使用 Marimo 笔记本与 chDB 探索数据

在本指南中，你将学习如何借助 chDB (一款由 ClickHouse 驱动的快速进程内 SQL OLAP Engine) ，在 Marimo 笔记本中探索 ClickHouse Cloud 上的数据集。 前置条件：

Python 3.8 或更高版本
一个虚拟环境
一个可用的 ClickHouse Cloud 服务，以及你的连接信息

如果你还没有 ClickHouse Cloud 账户，可以注册试用，并获得价值 300 美元的免费额度以开始使用。

你将学习到：

使用 chDB 从 Marimo 笔记本连接到 ClickHouse Cloud
查询远程数据集并将结果转换为 Pandas DataFrame
在 Marimo 中使用 Plotly 进行数据可视化
利用 Marimo 的响应式执行模型进行交互式数据探索

我们将使用 UK Property Price 数据集，这是 ClickHouse Cloud 提供的入门数据集之一。其中包含英国 1995 年至 2024 年间房屋成交价格的数据。

配置

加载数据集

要将此数据集添加到现有的 ClickHouse Cloud 服务中，请使用您的账户信息登录 console.clickhouse.cloud。在左侧菜单中，点击 Data sources。然后点击 Predefined sample data：在 UK property price paid data (4GB) 卡片中选择 Get started：然后点击 Import dataset： ClickHouse 将自动在 default 数据库中创建 pp_complete 表，并向该表导入 2892 万行价格数据。为降低凭据泄露的风险，建议您在本地计算机上将 Cloud 用户名和密码设置为环境变量。请在终端中运行以下命令，将您的用户名和密码添加为环境变量：

配置凭据

export CLICKHOUSE_CLOUD_HOSTNAME=<HOSTNAME>
export CLICKHOUSE_CLOUD_USER=default
export CLICKHOUSE_CLOUD_PASSWORD=your_actual_password

上述环境变量仅在当前终端会话期间有效。若要永久生效，请将其添加到 shell 配置文件中。

安装 Marimo

现在激活虚拟环境。然后在该虚拟环境中安装本指南将用到的以下软件包：

pip install chdb pandas plotly marimo

使用以下命令新建一个 Marimo 笔记本：

marimo edit clickhouse_exploration.py

此时应会打开一个新的浏览器窗口，并在 localhost:2718 显示 Marimo 界面： Marimo 笔记本以纯 Python 文件的形式存储，因此便于进行版本控制和与他人共享。

安装依赖项

在新单元中，导入所需的软件包：

import marimo as mo
import chdb
import pandas as pd
import os
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

将鼠标悬停在单元上时，会看到出现两个带有 ”+” 符号的圆圈。点击它们即可添加新的单元。添加一个新单元，并运行一个简单的查询，检查是否已正确完成设置：

result = chdb.query("SELECT 'Hello ClickHouse from Marimo!'", "DataFrame")
result

你会在刚刚运行的单元下方看到如下结果：

探索数据

在 Marimo 笔记本中完成英国房价成交数据集的设置并启动 chDB 后，我们现在就可以开始探索这些数据了。假设我们想查看英国某个特定地区 (例如首都伦敦) 的房价如何随时间变化。 ClickHouse 的 remoteSecure 函数可让你轻松从 ClickHouse Cloud 获取数据。你可以让 chDB 在进程内将这些数据作为 Pandas 数据框返回——这是一种方便且熟悉的数据处理方式。

查询 ClickHouse Cloud 数据

新建一个单元，使用以下查询从你的 ClickHouse Cloud 服务中获取英国房价成交数据，并将其转换为 pandas.DataFrame：

query = f"""
SELECT
    toYear(date) AS year,
    round(avg(price)) AS price,
    bar(price, 0, 1000000, 80)
FROM remoteSecure(
    '{os.environ.get("CLICKHOUSE_CLOUD_HOSTNAME")}',
    'default.pp_complete',
    '{os.environ.get("CLICKHOUSE_CLOUD_USER")}',
    '{os.environ.get("CLICKHOUSE_CLOUD_PASSWORD")}'
)
WHERE town = 'LONDON'
GROUP BY year
ORDER BY year
"""

df = chdb.query(query, "DataFrame")
df.head()

在上面的代码片段中，chdb.query(query, "DataFrame") 会运行指定的查询，并将结果输出为 Pandas DataFrame。在该查询中，我们使用 remoteSecure 函数连接到 ClickHouse Cloud。 remoteSecure 函数接受以下参数：

连接字符串
要使用的数据库和表名称
你的用户名
你的密码

作为安全最佳实践，建议优先使用环境变量来传递用户名和密码参数，而不要直接在函数中指定它们；当然，如果你愿意，也可以直接指定。 remoteSecure 函数会连接到远程 ClickHouse Cloud 服务，运行查询并返回结果。具体耗时取决于数据量，可能需要几秒钟。在此示例中，我们返回每年的平均价格，并按 town='LONDON' 进行过滤。结果随后会作为 DataFrame 存储在名为 df 的变量中。

数据可视化

现在数据已经以熟悉的形式呈现出来，接下来看看伦敦房产价格是如何随时间变化的。 Marimo 与 Plotly 这类交互式绘图库配合得尤其好。在新单元中，创建一个交互式图表：

fig = px.line(
    df, 
    x='year', 
    y='price',
    title='Average Property Prices in London Over Time',
    labels={'price': 'Average Price (£)', 'year': 'Year'}
)

fig.update_traces(mode='lines+markers')
fig.update_layout(hovermode='x unified')
fig

伦敦的房价长期以来大幅上涨，这一点或许并不令人意外。 Marimo 的一大优势在于其响应式执行模型。接下来，我们创建一个交互式组件，动态选择不同的城镇。

交互式城镇选择

在新的单元中，创建一个下拉列表，用于选择不同的城镇：

town_selector = mo.ui.dropdown(
    options=['LONDON', 'MANCHESTER', 'BIRMINGHAM', 'LEEDS', 'LIVERPOOL'],
    value='LONDON',
    label='Select a town:'
)
town_selector

在另一个单元中，创建一个会根据城镇选择作出响应的查询。更改下拉列表时，此单元会自动重新执行：

query_reactive = f"""
SELECT
    toYear(date) AS year,
    round(avg(price)) AS price
FROM remoteSecure(
    '{os.environ.get("CLICKHOUSE_CLOUD_HOSTNAME")}',
    'default.pp_complete',
    '{os.environ.get("CLICKHOUSE_CLOUD_USER")}',
    '{os.environ.get("CLICKHOUSE_CLOUD_PASSWORD")}'
)
WHERE town = '{town_selector.value}'
GROUP BY year
ORDER BY year
"""

df_reactive = chdb.query(query_reactive, "DataFrame")
df_reactive

现在创建一个图表，使其在更改城镇时自动更新。你可以将图表移到动态 DataFrame 上方，这样它会显示在带有下拉列表的单元下方。

fig_reactive = px.line(
    df_reactive,
    x='year',
    y='price',
    title=f'Average Property Prices in {town_selector.value} Over Time',
    labels={'price': 'Average Price (£)', 'year': 'Year'}
)

fig_reactive.update_traces(mode='lines+markers')
fig_reactive.update_layout(hovermode='x unified')
fig_reactive

现在，当你从下拉列表中选择一个城镇后，图表会动态更新：

使用交互式箱线图探索价格分布

让我们通过查看伦敦不同年份的房产价格分布，进一步深入分析这些数据。箱线图会展示中位数、四分位数和离群值；与仅看平均价格相比，它能帮助我们更全面地理解数据。首先，创建一个年份滑块，以便交互式探索不同年份：在新的单元中，添加以下内容：

year_slider = mo.ui.slider(
    start=1995,
    stop=2024,
    value=2020,
    step=1,
    label='Select Year:',
    show_value=True
)
year_slider

现在，我们来查询所选年份中各个房产的价格。请注意，这里不做聚合——我们需要每一笔单独的交易记录来构建分布：

query_distribution = f"""
SELECT
    price,
    toYear(date) AS year
FROM remoteSecure(
    '{os.environ.get("CLICKHOUSE_CLOUD_HOSTNAME")}',
    'default.pp_complete',
    '{os.environ.get("CLICKHOUSE_CLOUD_USER")}',
    '{os.environ.get("CLICKHOUSE_CLOUD_PASSWORD")}'
)
WHERE town = 'LONDON'
  AND toYear(date) = {year_slider.value}
  AND price > 0
  AND price < 5000000
"""

df_distribution = chdb.query(query_distribution, "DataFrame")

# create an interactive box plot.
fig_box = go.Figure()

fig_box.add_trace(
    go.Box(
        y=df_distribution['price'],
        name=f'London {year_slider.value}',
        boxmean='sd',  # Show mean and standard deviation
        marker_color='lightblue',
        boxpoints='outliers'  # Show outlier points
    )
)

fig_box.update_layout(
    title=f'Distribution of Property Prices in London ({year_slider.value})',
    yaxis=dict(
        title='Price (£)',
        tickformat=',.0f'
    ),
    showlegend=False,
    height=600
)

fig_box

如果你点击单元格右上角的选项按钮，就可以隐藏代码。拖动滑块时，图表会借助 Marimo 的响应式执行自动更新：

总结

本指南演示了如何在 Marimo 笔记本中使用 chDB 探索 ClickHouse Cloud 中的数据。我们以英国房产价格数据集为例，展示了如何使用 remoteSecure() 函数查询远程 ClickHouse Cloud 数据，并将结果直接转换为 Pandas DataFrame，以便进行分析和可视化。借助 chDB 和 Marimo 的响应式执行模型，数据科学家可以将 ClickHouse 强大的 SQL 能力与 Pandas、Plotly 等熟悉的 Python 工具结合使用；再加上交互式小部件和自动依赖跟踪，这让探索性分析更加高效且可复现。

​配置

​加载数据集

​配置凭据

​安装 Marimo

​安装依赖项

​探索数据

​查询 ClickHouse Cloud 数据

​数据可视化

​交互式城镇选择

​使用交互式箱线图探索价格分布

​总结

配置

加载数据集

配置凭据

安装 Marimo

安装依赖项

探索数据

查询 ClickHouse Cloud 数据

数据可视化

交互式城镇选择

使用交互式箱线图探索价格分布

总结