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fail to update_xaxes rangebreaks by datetime

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bug P3
Lingua principale
Python
Stelle
18.8k
Fork
2.8k
Merge medio
16h 26m
PR unite (30g)
21

Descrizione

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

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia eseguendo l'esempio fornito con pandas, Plotly Express e pio.write_html usando Plotly 4.14.3, quindi esamina come update_xaxes gestisce i limiti di datetime rangebreaks. Conferma il fallimento e determina se i datetime breaks dovrebbero produrre una pagina HTML non vuota; valida il risultato con la stessa riproduzione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
data-visualization
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

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