创建一个按日期月份过滤的下拉列表（pandas + plotly）

Posted 2023-02-18

【中文标题】创建一个按日期月份过滤的下拉列表（pandas + plotly）

【英文标题】：Creating a dropdown to filter by date month (pandas + plotly)

【发布时间】：2021-10-12 23:53:42

【问题描述】：

DataFrame

Current_Graph

我是否可以在此条形图上集成一个下拉框，为一年中的每个月提供 12 个选项。选择一个月后，会过滤该月的数据并连续更新绘图图以仅显示所选月份的条形？

【参考方案1】：

具有与数据框结构相匹配的模拟数据 您可以构建

updatemenus

按钮来设置 xaxis 范围。通过在

列表理解

中构建另一个包含要执行此操作的数据的数据框来动态完成此操作

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px

# simulate data
df = pd.DataFrame("Date": pd.date_range("1-jun-2020", "now")).pipe(
    lambda d: d.assign(**"Time Per Ball (Seconds)": np.random.uniform(20, 51, len(d)))
)

fig = px.bar(df, x="Date", y="Time Per Ball (Seconds)")

dfbut = (
    (df["Date"] + pd.offsets.MonthBegin(-1))
    .drop_duplicates()
    .to_frame()
    .assign(
        label=lambda d: d["Date"].dt.strftime("%b-%Y"),
        start=lambda d: (d["Date"] - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta("1ms"),
        end=lambda d: d["start"].shift(-1),
    )
    .fillna((df["Date"].max() - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta("1ms"))
)

# build buttons to filter by month
fig.update_layout(
    updatemenus=[
        
            "buttons": [
                
                    "label": r[1]["label"],
                    "method": "relayout",
                    "args": ["xaxis": "range": [r[1]["start"], r[1]["end"]]],
                
                for r in dfbut.iterrows()
            ]
        ,
        "buttons":["label":"All data", "method":"relayout","args":["xaxis":"range":[]]],"y":.8,"type":"buttons"
    ]
)

使用多条轨迹的方法

每个月都有一个跟踪。

df

和

dfbut

构建完成后运行新单元 在更新菜单中设置跟踪的可见性 还使用

uirevision

和 "xaxis": "autorange": True 来维护视图切换之间的布局

# add EndDate to make next part simpler
dfbut = dfbut.assign(EndDate=dfbut["Date"].shift(-1) - pd.Timedelta(days=1)).fillna(df["Date"].max())
dfbut = dfbut.loc[~(dfbut["EndDate"] < df["Date"].min())]

# create a trace per month so zoom / pan is maintained between selections
go.Figure(
    [
        px.bar(
            df.loc[df["Date"].between(start, end)],
            x="Date",
            y="Time Per Ball (Seconds)",
        )
        .update_traces(name=label)
        .data[0]
        for label, start, end in dfbut.loc[:, ["label", "Date", "EndDate"]].values
    ]
).update_layout(
    updatemenus=[
        
            "buttons": [
                
                    "label": "All",
                    "method": "update",
                    "args": [
                        "visible": (dfbut["label"] == dfbut["label"]).tolist(),
                        "xaxis": "autorange": True,
                    ],
                
            ]
            + [
                
                    "label": l,
                    "method": "update",
                    "args": [
                        "visible": (dfbut["label"] == l).tolist(),
                        "xaxis": "autorange": True,
                    ],
                
                for l in dfbut["label"]
            ]
        
    ],
    xaxis="autorange": True,
)

【讨论】：

不过谢谢你，我刚刚尝试将其粘贴到 jupyter 并收到以下错误：'TypeError: cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [int32]'跨度>

熊猫 1.3.1，情节 5.1.0。我怀疑是熊猫版本问题

我已将我的 pandas 更新到 1.3.1 并 plotly 到 5.1.0，但同样的问题仍然存在。它似乎来自第 23 行。

我重新设计了 dfbut 数据框的构建方式。从不喜欢留下警告

是否可以将其配置为使用来自 datetime 模块的 python 内置，即 datetime.time、datetime.date、datetime.timedelta，而不是 pandas？我发现它们不兼容。