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On_selection event in faceted plot only works correctly in first facet

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bug P3
Langage dominant
Python
Étoiles
18.8k
Forks
2.8k
Merge moyen
16 h 26 min
PR mergées (30 j)
21

Description

Hello,
I’m trying to catch on_selection events in a faceted figure.

I create a simple faceted figure, and attach an on_selection handler to all traces.
As an output, I simply print the customdata, and the selector.xrange.

When selecting an area in the first facet, the selector.xrange is an array of numbers, the customdata corresponds to the data for the left facet.
However, when I do the same in the second facet, the selector.xrange becomes an , and the customdata still appears to be coming from the left facet.

I expect the selector.xrange to also be an array of numbers, when selecting in the right facet.

Here are the sample code (to be executed in jupyter notebook) and a screenshot of the result.

py.init_notebook_mode()

df = pd.DataFrame({
    "x": [1,2,3,4,1,2,3,4],
    "y": [1,2,3,2,1,4,2,3],
    "side": ["left","left","left","left","right","right","right","right"],
    "customdata": [1,2,3,4,5,6,7,8]
})

fig = px.line(df, x="x", y="y", custom_data=["side","customdata"], facet_col="side")

# fig.update_layout(clickmode='event+select')
fig.update_layout(
            dragmode="select",
            clickmode="select"
        )
fig.update_traces(marker_size=20)

f = go.FigureWidget(fig)

def click_handler(trace, points, selector):
    print(trace.customdata)
    print(selector.xrange)
    
f.data[0].on_selection(click_handler)

f

image

Kind Regards

Bart

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Piste de recherche

Exécutez l’exemple de faceted-plot fourni dans un notebook Jupyter et examinez le callback de sélection de FigureWidget attaché via f.data[0].on_selection. Comparez selector.xrange et trace.customdata lors de la sélection des facettes gauche et droite. C’est terminé lorsque les sélections dans les deux facettes indiquent la plage numérique et les données de facette appropriées.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
jupyter-notebook, python
Domaine
data-visualization
Type d'issue
Bug
Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
38/100

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