[英]In a Plotly histogram, how to make each animation frame a row in the dataframe?
我有以下 pandas dataframe:
month stories comments comment_authors story_authors
0 2006-10 49 12 4 16
1 2007-02 564 985 192 163
2 2007-03 1784 4521 445 287
我正在尝试构建一个 Plotly 直方图,其中每个stories
、 comments
、 comment_authors
和story_authors
列有四个分类箱(x 轴),计数(y 轴)是特定month
的给定数量(即特定行)。 然后,我尝试使用animation_frame
和animation_group
在Plotly Express中根据月份对直方图进行动画处理。
例如, month=2006-10
的第一个直方图看起来像:
50 | ____
45 | | |
40 | | |
35 | | |
30 | | |
25 | | |
20 | | |
15 | | | ____
10 | | | ____ | |
5 | | | | | ______ | |
0 ----------------------------------------------------
stories comments comment_authors story_authors
在下一个 animation 帧的直方图中,它会从stories
、 comments
、 comment_authors
、 story_authors
列中读取month=2007-02
的值。
这可以在 Plotly 中构建吗? 有没有比px.Histogram
更好的数字,比如px.Bar
? 我尝试将列放在 x 轴上并将月份用于 animation 框架,但这会将列堆叠到直方图上的一个 bin 中并使用整列的计数,而不是特定行的值。
histogram = dcc.Graph(figure=px.histogram(
df, x=['stories', 'comments', 'comment_authors', 'story_authors'],
animation_frame='month', animation_group='month'
))
无法使用您呈现的数据绘制直方图。 您可以做的最好的事情是条形图,您可以使用时间序列对其进行动画处理。 我已经修改了官方参考中的示例以适合您的数据。
import pandas as pd
import numpy as np
import io
data = '''
month stories comments comment_authors story_authors
0 2006-10 49 12 4 16
1 2007-02 564 985 192 163
2 2007-03 1784 4521 445 287
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), delim_whitespace=True)
df.set_index('month', inplace=True)
dfs = df.unstack().reset_index()
dfs.columns = ['category', 'month', 'value']
import plotly.express as px
fig = px.bar(dfs, x='category', y='value', color='category', animation_frame='month', range_y=[0,dfs['value'].max()])
fig.show()
@r-beginners 的回答是最好的方法,但我想分享如何手动完成,以防其他人在未来发现这个问题(所以我的辛劳不会浪费 go)。 这是我在@r-beginners 回答之前手动完成此操作的方法。
# build list of frames for animation
cols = ['stories', 'comments', 'comment_authors', 'story_authors']
frames = list(map(
lambda index: go.Frame(
data=[go.Bar(
x=cols,
y=list(map(lambda col: df.iloc[index][col], cols))
)]
), range(len(df.index))
))
# compute chart height
m = max(list(filter(
lambda m: not isinstance(m, str), list(df.max())
))) * 1.1
# compute animation steps for slider
steps = list(map(
lambda index: {
'args': [
[str(df.iloc[index]['month'])],
{
'frame': {'duration': 300, 'redraw': False},
'mode': 'immediate',
'transition': {'duration': 300}
}
],
'label': str(df.iloc[index]['month']),
'method': 'animate'
}, range(len(df.index))
))
# metadata for slider element
sliders_dict = {
"active": 0,
"yanchor": "top",
"xanchor": "left",
"currentvalue": {
"font": {"size": 20},
"prefix": "Month: ",
"visible": True,
"xanchor": "right"
},
"transition": {"duration": 300, "easing": "cubic-in-out"},
"pad": {"b": 10, "t": 50},
"len": 0.9,
"x": 0.1,
"y": 0,
"steps": steps
}
# histogram figure - actually a bar chart
histogram = dcc.Graph(id='counts-histogram', figure=go.Figure(
data=frames[0].data[0],
layout=go.Layout(
yaxis=dict(range=[0, m], autorange=False),
updatemenus=[
{
"buttons": [
{
"args": [None, {"frame": {"duration": 500, "redraw": False},
"fromcurrent": True, "transition": {"duration": 300,
"easing": "quadratic-in-out"}}],
"label": "Play",
"method": "animate"
},
{
"args": [[None], {"frame": {"duration": 0, "redraw": False},
"mode": "immediate",
"transition": {"duration": 0}}],
"label": "Pause",
"method": "animate"
}
],
"direction": "left",
"pad": {"r": 10, "t": 87},
"showactive": False,
"type": "buttons",
"x": 0.1,
"xanchor": "right",
"y": 0,
"yanchor": "top"
}
],
sliders = [sliders_dict]
),
frames=frames
))
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