使用 plotly 创建线/面积图作为甘特图
[英]Create a line/area chart as a gantt chart with plotly
问题描述
I'm trying to create a line/area chart, which looks like a gantt chart with plotly in python.
我正在尝试创建一个折线图/面积图，它看起来像一个在 python 中带有 plotly 的甘特图。 That's because i do not have a column of start and end (required for px.timeline).那是因为我没有开始和结束的列（px.timeline 需要）。 Instead, i have several vectors which begins in a certain place in time and decrease over several months.相反，我有几个向量，它们在某个时间的某个地方开始并在几个月内减少。 To better illustrate, thats my dataframe:为了更好地说明，那是我的数据框：
periods 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
start
2018-12 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2019-01 252.0 240.0 228.0 208.0 199.0 182.0 168.0 152.0 141.0 132.0 120.0 108.0 91.0 77.0 66.0 52.0 37.0 19.0 7.0
2019-02 140.0 135.0 129.0 123.0 114.0 101.0 99.0 91.0 84.0 74.0 62.0 49.0 45.0 39.0 33.0 26.0 20.0 10.0 3.0
2019-03 97.0 93.0 85.0 79.0 73.0 68.0 62.0 60.0 54.0 50.0 45.0 41.0 37.0 31.0 23.0 18.0 11.0 4.0 NaN
2019-04 92.0 90.0 86.0 82.0 78.0 73.0 67.0 58.0 51.0 46.0 41.0 38.0 36.0 34.0 32.0 19.0 14.0 3.0 1.0
2019-05 110.0 106.0 98.0 94.0 88.0 84.0 81.0 74.0 66.0 64.0 61.0 53.0 42.0 37.0 32.0 20.0 15.0 11.0 1.0
2019-06 105.0 101.0 96.0 87.0 84.0 80.0 75.0 69.0 65.0 60.0 56.0 46.0 40.0 32.0 30.0 18.0 10.0 6.0 2.0
2019-07 123.0 121.0 113.0 105.0 97.0 90.0 82.0 77.0 74.0 69.0 68.0 66.0 55.0 47.0 36.0 32.0 24.0 11.0 2.0
2019-08 127.0 122.0 117.0 112.0 108.0 100.0 94.0 82.0 78.0 69.0 65.0 58.0 53.0 43.0 35.0 24.0 17.0 8.0 2.0
2019-09 122.0 114.0 106.0 100.0 90.0 83.0 76.0 69.0 58.0 50.0 45.0 39.0 32.0 28.0 24.0 17.0 8.0 5.0 1.0
2019-10 164.0 161.0 151.0 138.0 129.0 121.0 114.0 102.0 95.0 88.0 81.0 72.0 62.0 56.0 48.0 40.0 22.0 16.0 5.0
2019-11 216.0 214.0 202.0 193.0 181.0 165.0 150.0 139.0 126.0 116.0 107.0 95.0 82.0 65.0 54.0 44.0 31.0 14.0 7.0
2019-12 341.0 327.0 311.0 294.0 274.0 261.0 245.0 225.0 210.0 191.0 171.0 136.0 117.0 96.0 79.0 55.0 45.0 26.0 6.0
2020-01 1167.0 1139.0 1089.0 1009.0 948.0 881.0 826.0 745.0 682.0 608.0 539.0 473.0 401.0 346.0 292.0 244.0 171.0 90.0 31.0
2020-02 280.0 274.0 262.0 247.0 239.0 226.0 204.0 184.0 169.0 158.0 141.0 125.0 105.0 89.0 68.0 55.0 29.0 18.0 3.0
2020-03 723.0 713.0 668.0 629.0 581.0 537.0 499.0 462.0 419.0 384.0 340.0 293.0 268.0 215.0 172.0 136.0 103.0 67.0 19.0
2020-04 1544.0 1502.0 1420.0 1337.0 1256.0 1149.0 1065.0 973.0 892.0 795.0 715.0 637.0 538.0 463.0 371.0 283.0 199.0 111.0 29.0
2020-05 1355.0 1313.0 1241.0 1175.0 1102.0 1046.0 970.0 890.0 805.0 726.0 652.0 569.0 488.0 415.0 331.0 255.0 180.0 99.0 19.0
2020-06 1042.0 1009.0 949.0 886.0 834.0 784.0 740.0 670.0 611.0 558.0 493.0 438.0 380.0 312.0 257.0 195.0 125.0 78.0 NaN
2020-07 719.0 698.0 663.0 624.0 595.0 547.0 512.0 460.0 424.0 387.0 341.0 301.0 256.0 215.0 172.0 124.0 90.0 NaN NaN
2020-08 655.0 633.0 605.0 566.0 537.0 492.0 453.0 417.0 377.0 333.0 294.0 259.0 222.0 189.0 162.0 118.0 NaN NaN NaN
2020-09 715.0 687.0 647.0 617.0 562.0 521.0 479.0 445.0 408.0 371.0 331.0 297.0 257.0 208.0 165.0 NaN NaN NaN NaN
2020-10 345.0 333.0 313.0 297.0 284.0 267.0 252.0 225.0 201.0 183.0 159.0 141.0 123.0 108.0 NaN NaN NaN NaN NaN
2020-11 1254.0 1221.0 1162.0 1094.0 1027.0 965.0 892.0 816.0 743.0 682.0 607.0 549.0 464.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-12 387.0 379.0 352.0 338.0 319.0 292.0 275.0 257.0 230.0 207.0 185.0 157.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-01 805.0 782.0 742.0 692.0 649.0 599.0 551.0 500.0 463.0 417.0 371.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-02 469.0 458.0 434.0 407.0 380.0 357.0 336.0 317.0 296.0 263.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-03 1540.0 1491.0 1390.0 1302.0 1221.0 1128.0 1049.0 967.0 864.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-04 1265.0 1221.0 1145.0 1086.0 1006.0 937.0 862.0 793.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-05 558.0 548.0 520.0 481.0 446.0 417.0 389.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06 607.0 589.0 560.0 517.0 484.0 455.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-07 597.0 572.0 543.0 511.0 477.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-08 923.0 902.0 850.0 792.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-09 975.0 952.0 899.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-10 647.0 628.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-11 131.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
As you can see, for each period, i have a start at 0, until the last period available.如您所见，对于每个时期，我从 0 开始，直到最后一个时期可用。 Right now, my code is this:现在，我的代码是这样的：
vectors = []
for i in pivot_period.index:
vectors.append(list(pivot_period.loc[i]))
fig = px.area(y=[i for i in vectors])
If you plot the graph, you will see that the x-axis is the number of periods.如果绘制图形，您将看到 x 轴是周期数。 However, when i try to implement the dates (which are the index), it returns a mislength, as long as i have 18 periods vs 36 dates.但是，当我尝试实现日期（即索引）时，它会返回错误长度，只要我有 18 个句点与 36 个日期。 My idea, is to plot something like this (sorry for the terrible pic):我的想法是绘制这样的图（对不起，糟糕的图片）：
In a way that could visualize a decay of each vector in its own timeline.以一种可以在其自己的时间线中可视化每个向量的衰减的方式。 Any ideas?有任何想法吗？
1 个解决方案
解决方案1
0 2021-11-13 10:16:36
- generating an area figure from this data is simple:
px.area(df, x=df.index, y=df.columns)从这些数据生成面积图很简单： px.area(df, x=df.index, y=df.columns) - I do not see where the jobs/tasks come from in this dataset to match the image attached我看不到此数据集中的作业/任务来自何处以匹配附加的图像
df = pd.read_csv(io.StringIO("""periods 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
start
2018-12 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2019-01 252.0 240.0 228.0 208.0 199.0 182.0 168.0 152.0 141.0 132.0 120.0 108.0 91.0 77.0 66.0 52.0 37.0 19.0 7.0
2019-02 140.0 135.0 129.0 123.0 114.0 101.0 99.0 91.0 84.0 74.0 62.0 49.0 45.0 39.0 33.0 26.0 20.0 10.0 3.0
2019-03 97.0 93.0 85.0 79.0 73.0 68.0 62.0 60.0 54.0 50.0 45.0 41.0 37.0 31.0 23.0 18.0 11.0 4.0 NaN
2019-04 92.0 90.0 86.0 82.0 78.0 73.0 67.0 58.0 51.0 46.0 41.0 38.0 36.0 34.0 32.0 19.0 14.0 3.0 1.0
2019-05 110.0 106.0 98.0 94.0 88.0 84.0 81.0 74.0 66.0 64.0 61.0 53.0 42.0 37.0 32.0 20.0 15.0 11.0 1.0
2019-06 105.0 101.0 96.0 87.0 84.0 80.0 75.0 69.0 65.0 60.0 56.0 46.0 40.0 32.0 30.0 18.0 10.0 6.0 2.0
2019-07 123.0 121.0 113.0 105.0 97.0 90.0 82.0 77.0 74.0 69.0 68.0 66.0 55.0 47.0 36.0 32.0 24.0 11.0 2.0
2019-08 127.0 122.0 117.0 112.0 108.0 100.0 94.0 82.0 78.0 69.0 65.0 58.0 53.0 43.0 35.0 24.0 17.0 8.0 2.0
2019-09 122.0 114.0 106.0 100.0 90.0 83.0 76.0 69.0 58.0 50.0 45.0 39.0 32.0 28.0 24.0 17.0 8.0 5.0 1.0
2019-10 164.0 161.0 151.0 138.0 129.0 121.0 114.0 102.0 95.0 88.0 81.0 72.0 62.0 56.0 48.0 40.0 22.0 16.0 5.0
2019-11 216.0 214.0 202.0 193.0 181.0 165.0 150.0 139.0 126.0 116.0 107.0 95.0 82.0 65.0 54.0 44.0 31.0 14.0 7.0
2019-12 341.0 327.0 311.0 294.0 274.0 261.0 245.0 225.0 210.0 191.0 171.0 136.0 117.0 96.0 79.0 55.0 45.0 26.0 6.0
2020-01 1167.0 1139.0 1089.0 1009.0 948.0 881.0 826.0 745.0 682.0 608.0 539.0 473.0 401.0 346.0 292.0 244.0 171.0 90.0 31.0
2020-02 280.0 274.0 262.0 247.0 239.0 226.0 204.0 184.0 169.0 158.0 141.0 125.0 105.0 89.0 68.0 55.0 29.0 18.0 3.0
2020-03 723.0 713.0 668.0 629.0 581.0 537.0 499.0 462.0 419.0 384.0 340.0 293.0 268.0 215.0 172.0 136.0 103.0 67.0 19.0
2020-04 1544.0 1502.0 1420.0 1337.0 1256.0 1149.0 1065.0 973.0 892.0 795.0 715.0 637.0 538.0 463.0 371.0 283.0 199.0 111.0 29.0
2020-05 1355.0 1313.0 1241.0 1175.0 1102.0 1046.0 970.0 890.0 805.0 726.0 652.0 569.0 488.0 415.0 331.0 255.0 180.0 99.0 19.0
2020-06 1042.0 1009.0 949.0 886.0 834.0 784.0 740.0 670.0 611.0 558.0 493.0 438.0 380.0 312.0 257.0 195.0 125.0 78.0 NaN
2020-07 719.0 698.0 663.0 624.0 595.0 547.0 512.0 460.0 424.0 387.0 341.0 301.0 256.0 215.0 172.0 124.0 90.0 NaN NaN
2020-08 655.0 633.0 605.0 566.0 537.0 492.0 453.0 417.0 377.0 333.0 294.0 259.0 222.0 189.0 162.0 118.0 NaN NaN NaN
2020-09 715.0 687.0 647.0 617.0 562.0 521.0 479.0 445.0 408.0 371.0 331.0 297.0 257.0 208.0 165.0 NaN NaN NaN NaN
2020-10 345.0 333.0 313.0 297.0 284.0 267.0 252.0 225.0 201.0 183.0 159.0 141.0 123.0 108.0 NaN NaN NaN NaN NaN
2020-11 1254.0 1221.0 1162.0 1094.0 1027.0 965.0 892.0 816.0 743.0 682.0 607.0 549.0 464.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-12 387.0 379.0 352.0 338.0 319.0 292.0 275.0 257.0 230.0 207.0 185.0 157.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-01 805.0 782.0 742.0 692.0 649.0 599.0 551.0 500.0 463.0 417.0 371.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-02 469.0 458.0 434.0 407.0 380.0 357.0 336.0 317.0 296.0 263.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-03 1540.0 1491.0 1390.0 1302.0 1221.0 1128.0 1049.0 967.0 864.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-04 1265.0 1221.0 1145.0 1086.0 1006.0 937.0 862.0 793.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-05 558.0 548.0 520.0 481.0 446.0 417.0 389.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06 607.0 589.0 560.0 517.0 484.0 455.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-07 597.0 572.0 543.0 511.0 477.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-08 923.0 902.0 850.0 792.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-09 975.0 952.0 899.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-10 647.0 628.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-11 131.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN""")
,sep="\s+").drop(0).set_index("periods")
px.area(df, x=df.index, y=df.columns)
声明:本站的技术帖子网页，遵循CC BY-SA 4.0协议，如果您需要转载，请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.
相关问题
带有颜色条的 plotly 甘特图 - plotly gantt chart with colorbar
用Python绘制-甘特图的极限 - plotly with Python - limits of Gantt Chart
用hlines创建甘特图？ - Create gantt chart with hlines?
Plotly：Plotly 快递区域图，单色填充和线条 - Plotly: Plotly express area chart with a single color for fill and line
Plotly 带有 integer x 轴的甘特图的快速时间表？ - Plotly Express timeline for Gantt Chart with integer xaxis?
在甘特图上显示问题（Jupyter，Plotly，Python） - Display issue on Gantt Chart (Jupyter,Plotly,Python)
将x轴设置为可绘制的甘特图 - Set x axis to plotly Gantt chart
Plotly：如何在甘特图上标记条形图？ - Plotly: How to label bars on a gantt chart?
plotly 边界得到重叠甘特图 - plotly borders getting overlapping gantt chart
如何创建组合的条形图和折线图？ - How to create a plotly bar and line chart combined?
相关标签