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我有与此类似的 Pandas DataFrame:
person activities hours foodeaten
0 1 a 3 12
1 1 b 4 14
2 1 c 6 34
3 2 a 2 45
4 2 b 7 67
5 3 a 5 5
6 3 b 3 -1
7 3 c 2 3
8 3 d 12 5
我想绘制一个人在每项事件上花费的时间。因此,图 1:事件 a,其中 x=人员 y=事件 a 的小时数 图 2:事件 b,其中 x=人员 y=事件 b 的小时数等等
我想根据人而不是索引来链接图。因此,当我在图 1 中选择人物 1 的圆圈时,该人在其他图中的时间也应突出显示,这也是出于我的目的。
MWE:
from bokeh.io import output_notebook, show, output_file, reset_output
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.models import ColumnDataSource, CDSView, BooleanFilter
import pandas as pd
# data
data = {'person':[1,1,1,2,2,3,3,3,3],'activities':['a','b','c','a','b','a','b','c','d'], 'hours':[3,4,6,2,7,5,3,2,12],
'foodeaten':[12,14,34,45,67,5,-1,3,5]}
df = pd.DataFrame(data=data)
source = ColumnDataSource(data=df)
# filtering the data on activity
v1 = df.activities=='a'
v2 = df.activities=='b'
v3 = df.activities=='c'
v4 = df.activities=='d'
# creating a view to filter the source data on activity
view1 = CDSView(source=source, filters=[BooleanFilter(v1.values.tolist())])
view2 = CDSView(source=source, filters=[BooleanFilter(v2.values.tolist())])
view3 = CDSView(source=source, filters=[BooleanFilter(v3.values.tolist())])
view4 = CDSView(source=source, filters=[BooleanFilter(v4.values.tolist())])
# Plot options
tools = 'pan,box_select,lasso_select,help,poly_select,hover,wheel_zoom,reset'
plot_width = 300
plot_height = 300
TOOLTIPS = [("Person", "@person"),
("hours", "@hours"),]
plot_options = dict(plot_width=plot_width, plot_height=plot_height, tools =tools, tooltips= TOOLTIPS)
# plotting
p1 = figure(title ='activity a',**plot_options)
p1.circle('person', y='hours', size=15, view=view1, source=source)
plot_options['x_range']= p1.x_range
p2 = figure(title ='activity b',**plot_options)
p2.circle('person', y='hours', size=15, view=view2, source=source)
p3 = figure(title ='activity c',**plot_options)
p3.circle('person', y='hours', size=15, view=view3, source=source)
p4 = figure(title ='activity d',**plot_options)
p4.circle('person', y='hours', size=15, view=view4, source=source)
p12 = figure(title ='activity a',**plot_options)
p12.circle('person', y='foodeaten', size=15, view=view1, source=source)
plot_options['x_range']= p1.x_range
p22 = figure(title ='activity b',**plot_options)
p22.circle('person', y='foodeaten', size=15, view=view2, source=source)
p32 = figure(title ='activity c',**plot_options)
p32.circle('person', y='foodeaten', size=15, view=view3, source=source)
p42 = figure(title ='activity d',**plot_options)
p42.circle('person', y='foodeaten', size=15, view=view4, source=source)
p = gridplot([[p1,p12],[p2,p22],[p3,p32],[p4,p42]])
output_file('test.html')
show(p)
最佳答案
这是一个任意数量的图的工作示例:
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.models import ColumnDataSource, CDSView, BooleanFilter, CustomJS
import pandas as pd
data = {'person': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3], 'activities':['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'a', 'b', 'c', 'd'], 'hours':[3, 4, 6, 2, 7, 5, 3, 2, 12], 'foodeaten':[12, 14, 34, 45, 67, 5, -1, 3, 5]}
df = pd.DataFrame(data = data)
source = ColumnDataSource(data = df)
views = [(df.activities == l) for l in ['a', 'b', 'c', 'd']]
filtered_views = [CDSView(source = source, filters = [BooleanFilter(view.values.tolist())]) for view in views]
plot_options = dict(plot_width = 250, plot_height = 250, tools = "tap,pan,wheel_zoom,reset,save", tooltips = [("Person", "@person"), ("hours", "@hours")])
plots = [figure(title = 'activity {l}'.format(l = l), **plot_options) for l in ['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'b', 'c', 'd']]
[plot.circle('person', y = name, size = 15, view = view, source = source) for plot, view, name in zip(plots, 2 * filtered_views, 4 * ['hours'] + 4 * ['foodeaten'])]
callback = CustomJS(args = dict(source = source, plots = plots), code = """
const selected_index = source.selected.indices[0]
const person = source.data['person'][selected_index]
var all_selected = [];
for (index in source.data['index']){
if (source.data['person'][index] == person)
all_selected.push(index)
}
source.selected.indices = all_selected; """)
[plot.js_on_event('tap', callback) for plot in plots]
show(gridplot(children = [plot for plot in plots], ncols = 2))
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