如何跳过散景图中的数据点?

问题描述 投票:1回答:2

请考虑以下代码:

from datetime import datetime as dt
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource

output_file("plot_dates.html")

p = figure(x_axis_type='datetime')

data = dict(
    dates=[dt(2015, 1, 1), dt(2015, 1, 2), dt(2015, 1, 3)],
    values=[1,2,3])
source = ColumnDataSource(data)

p.line('dates', 'values', source=source)

show(p)

这显示一行正确。如果现在我想跳过一个点,例如第二个我曾希望在datesvalues(或两者)中设置一个元素会导致跳过一个点。不幸的是,情况并非如此,但None显示为“0”,在日期的情况下转换为1970-01-01。是否有一种简单的方法可以跳过数据,或者必须手动(或通过单独的库)完成?

我知道使用pandas过滤掉包含None元素的行/列可以或多或少地做到这一点,但我不能使用它。

python plot bokeh skip
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根据您的意思,您可以使用NaN值,而不是None。但是你必须使用NumPy,既可以用于np.nan,也可以确保数组被正确编码,以便能够将NaN值传输到浏览器中。

此外,您还需要更多积分。当行数据中包含NaN值时,两边的段都被跳过,因此只有三个点,根本不会绘制任何内容,因为任何地方都没有完整的段。有五点你可以看到:

import numpy as np
from datetime import datetime as dt
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource

output_file("plot_dates.html")

p = figure(x_axis_type='datetime')

data = dict(
    dates=[dt(2015, 1, 1), dt(2015, 1, 2), dt(2015, 1, 3), dt(2015, 1, 4), dt(2015, 1, 5)],
    values=np.array([1.0, 3.0, np.nan, 5.0, 4.0]))
source = ColumnDataSource(data)

p.line('dates', 'values', source=source)

show(p)

enter image description here

编辑:这也可以用CDSView完成,而不需要在任何NaN值:

view = CDSView(source=source, filters=[IndexFilter([0, 1, 3, 4])]) 
p.line('dates', 'values', source=source, view=view)

你的问题并不清楚“跳过”是什么意思。如果你的意思是有一种方法来绘制线条,就好像点根本不存在,即没有上面的NaN或过滤器给出的中断,那么答案是“不”。您需要预先过滤数据。


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为什么不删除您不想要的数据?它不需要任何包装

data = dict(dates=[dt(2015, 1, 1), dt(2015, 1, 2), dt(2015, 1, 3)], values=[1,2,3])

# remove the 1st date 
dates2 = data['dates']
values2 = data['values']
del dates2[1]
del values2[1]
data2 = dict(dates=dates2,values=values2) 
# this should be the dict from before without the 1st date and 1st value

您可以编写一个函数来删除第n个日期。

def deldate(n,data):

    dates2 = data['dates']
    values2 = data['values']
    del dates2[n]
    del values2[n]
    data2 = dict(dates=dates2,values=values2) 
    return data2
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