fail to update_xaxes rangebreaks by datetime
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- 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
Guida per i contributori
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- 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