我想通过 a 从 Jupyter-notebook 中的一些 pandas DataFrame 中选择数据，SelectionRangeSlider并使用 holoviews 条形图绘制过滤后的数据。
考虑以下示例：
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
import holoviews as hv
hv.extension('bokeh')
import ipywidgets as widgets
start = int(datetime.datetime(2017,1,1).strftime("%s"))
end = int(datetime.datetime(2017,12,31).strftime("%s"))
size = 100
rints = np.random.randint(start, end + 1, size = size)
df = pd.DataFrame(rints, columns = ['zeit'])
df["bytes"] = np.random.randint(5,20,size=size)
df['who']= np.random.choice(['John', 'Paul', 'George', 'Ringo'], len(df))
df["zeit"] = pd.to_datetime(df["zeit"], unit='s')
df.zeit = df.zeit.dt.date
df.sort_values('zeit', inplace = True)
df = df.reset_index(drop=True)
df.head(2)
这给出了测试 DataFrame df：
让我们对数据进行分组：
data = pd.DataFrame(df.groupby('who')['bytes'].sum())
data.reset_index(level=0, inplace=True)
data.sort_values(by="bytes", inplace=True)
data.head(2)
现在，创建SelectionRangeSlider用于过滤和更新条形图的。
%%opts Bars [width=800 height=400 tools=['hover']]
def view2(v):
x = df[(df.zeit > r2.value[0].date()) & (df.zeit < r2.value[1].date())]
data = pd.DataFrame(x.groupby('who')['bytes'].sum())
data.sort_values(by="bytes", inplace=True)
data.reset_index(inplace=True)
display(hv.Bars(data, kdims=['who'], vdims=['bytes']))
r2 = widgets.SelectionRangeSlider(options = options, index = index, description = 'Test')
widgets.interactive(view2, v=r2)
（我已经在 github 上创建了一个关于滑块没有正确显示标签的问题，https://github.com/jupyter-widgets/ipywidgets/issues/1759）
持续存在的问题：
图像宽度和大小在第一次更新后折叠为默认值（有没有办法
%%opts作为参数提供hv.Bars？）y-Scale 应保持不变（即所有更新从 0 到 150）
关于更新速度是否有任何优化？
谢谢你的帮助。