fail to update_xaxes rangebreaks by datetime
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- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 18.8k
- Forks
- 2.8k
- Merge medio
- 16 h 26 min
- PR fusionados (30 d)
- 21
Descripción
data df:
`
id date_time time_hms time_second price time_date
0 2021-05-31 09:25:00 09:25:00 33900 7 2021-05-31
1 2021-05-31 09:30:00 09:30:00 34200 8 2021-05-31
2 2021-05-31 09:30:01 09:30:01 34201 7 2021-05-31
3 2021-05-31 09:30:02 09:30:02 34202 6 2021-05-31
4 2021-05-31 09:30:03 09:30:03 34203 5 2021-05-31
... ... ... ... ...
24264 2021-06-04 14:56:56 14:56:56 53816 7 2021-06-04
24265 2021-06-04 14:56:57 14:56:57 53817 6 2021-06-04
24266 2021-06-04 14:56:58 14:56:58 53818 4 2021-06-04
24267 2021-06-04 14:56:59 14:56:59 53819 7 2021-06-04
24268 2021-06-04 15:00:00 15:00:00 54000 8 2021-06-04
`
code:
`
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
fig = px.line(df,
x = "date_time",
y = "price"
)
fig.update_xaxes(
rangebreaks=[
dict(bounds=["2021-06-01 09:25:00", "2021-06-04 09:25:01"]) # hide by datetime
]
)
pio.write_html(fig, file="stock_graph_px.html", auto_open=True)
`
the result html page is blank.
as document, rangebreaks only work for "date" .
but, how to deal with datetime breaks?
is there a simple way to set axis datetime breaks?
plotly==4.14.3
Python 3.8.5
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza ejecutando el ejemplo proporcionado con pandas, Plotly Express y pio.write_html usando Plotly 4.14.3; después, inspecciona cómo update_xaxes gestiona los límites de datetime rangebreaks. Confirma el fallo y determina si los datetime breaks deberían producir una página HTML no vacía; valida el resultado con la misma reproducción.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data-visualization
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100