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# 用 python 从 CSV 文件构建仪表板[简单步骤]
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> 原文：<https://www.askpython.com/python/examples/build-a-dashboard-in-python>
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读者你好！在本教程中，我们将了解如何使用 dash 从 CSV 文件中快速构建 Python 中的仪表板。
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Dash 是一个 Python 框架，使得任何人都可以轻松地用 Python 构建仪表板，而不必直接处理所需的前端。
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## 用 Python 构建仪表板的步骤
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现在让我们开始使用 Python 构建一个仪表板，使用 dash 库显示 CSV 文件中的数据！
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### 步骤 1:使用 Plotly 绘制数据
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我们将使用一个简单的 CSV 文件作为数据源，即 COVID 时间序列数据集。
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我正在使用来自 Kaggle 的这个新冠肺炎数据集。一旦你准备好了，我们就可以开始使用了。
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为了渲染这些图，我们将使用 [Python plotly 库](https://www.askpython.com/python-modules/python-plotly-tutorial)。要安装此库，请使用:
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```py
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pip install plotly
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```
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现在让我们画出各种状态的时间序列数据。我们将使用 [Pandas read_csv()函数](https://www.askpython.com/python-modules/pandas/python-pandas-module-tutorial)从 csv 数据集中读取数据。这只是三行简单的代码！
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```py
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import plotly.express as px
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df = pd.read_csv('covid_19_india.csv')
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# Plot the scatterplot using Plotly. We ploy y vs x (#Confirmed vs Date)
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fig = px.scatter(df, x='Date', y='Confirmed', color='State/UnionTerritory')
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fig.update_traces(mode='markers+lines')
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fig.show()
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```
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现在 plotly 应该给你一个很好的数据可视化。现在让我们在 Dash 应用程序中渲染它。
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### 步骤 2:用破折号嵌入图形
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为了呈现我们的仪表板应用程序，我们将使用[破折号](https://dash.plotly.com/)。使用以下方式安装此库:
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```py
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pip install dash
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```
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我们将使用 dash 在布局中呈现数据。
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在此之前，让我们设置一些样式表(CSS)来使我们的页面看起来更好！我用的是[这个](https://dash.plotly.com/layout) dash 官方教程的默认数据。
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```py
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import dash
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import dash_core_components as dcc
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import dash_html_components as html
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import plotly.express as px
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import pandas as pd
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external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']
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app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
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colors = {
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'background': '#F0F8FF',
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'text': '#00008B'
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}
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```
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现在让我们在这个布局中配置我们的数据。
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```py
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# Our dataframe
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df = pd.read_csv('covid_19_india.csv')
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fig = px.scatter(df, x='Date', y='Confirmed', color='State/UnionTerritory')
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fig.update_traces(mode='markers+lines')
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app.layout = html.Div(children=[
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html.H1(children='COVID-19 Time Series Dashboard'),
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html.Div(children='''
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COVID-19 Dashboard: India.
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'''),
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dcc.Graph(
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id='example-graph',
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figure=fig
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)
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])
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```
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### 步骤 3:用 Flask 运行应用服务器
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现在，让我们最后运行应用服务器(通过 [Flask](https://www.askpython.com/python-modules/flask/create-hello-world-in-flask) ):
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```py
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if __name__ == '__main__':
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app.run_server(debug=True)
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```
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这将在本地端口 8050 上启动服务器。我们现在来看看输出，当我们到`http://localhost:8050`的时候
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Dashboard Output
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正如你所看到的，我们确实用几行 Python 代码就有了一个好看的交互式仪表板！
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## 结论
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在本教程中，我们学习了如何使用 Dash 从 CSV 文件构建 Python 中的仪表板。
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