fail to update_xaxes rangebreaks by datetime
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- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 18.8k
- Forks
- 2.8k
- Merge médio
- 16h 26min
- PRs com merge (30d)
- 21
Descrição
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
Guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
Direção de pesquisa
Comece executando o exemplo fornecido com pandas, Plotly Express e pio.write_html usando o Plotly 4.14.3; em seguida, inspecione como update_xaxes trata os limites de datetime rangebreaks. Confirme a falha e determine se datetime breaks devem produzir uma página HTML não vazia; valide o resultado com a mesma reprodução.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Avaliação
- Stack de tecnologia
- python
- Domínio
- data-visualization
- Tipo de issue
- Bug
- Dificuldade
- 3/5
- Tempo estimado
- 1-2 dias
- Status de atividade
- Estagnada
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Facilidade para iniciantes
- 35/100