plotly / plotly/plotly.py

Axis labels are not shown for all subplots when using plotly express, facets and string labels

Aberta
#4,452 4 comentários 0 reações 0 responsáveis Ver no GitHub

Ninguém assumiu esta issue ainda.

bug P3
Linguagem predominante
Python
Estrelas
18.8k
Forks
2.8k
Merge médio
16h 26min
PRs com merge (30d)
21

Descrição

Problem summary

Whenever I have the following combination:

  • plotly express
  • facet plots
  • labels used for axis are strings

The first subplot shows the axis labels properly, but all following subplots don't show labels at all:
Plot showing the issue
If the axis labels are numbers, there is no problem.

From a comment of the initial issue I opened I now know that fig.update_traces(bingroup='x2', row=1, col=2) can work around the issue, but that's not a permanent solution.

Reproducible example

I originally created these plots in Python (plotly 5.18.0) and then used the .to_json(pretty=True) method to obtain the Javascript for the codepens.

Original Python code
If necessary, this is the original Python code I used
import pandas as pd
import plotly.express as px
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go

df = pd.DataFrame(
    {
        "age": { "0": "Adult", "1": "Adult", "2": "Adult", "3": "Adult", "4": "Adult", "5": "Kid", "6": "Kid", "7": "Kid", "8": "Kid", "9": "Kid", },
        "favourite_food": { "0": "Pizza", "1": "Noodles", "2": "Pizza", "3": "Pizza", "4": "Pizza", "5": "Burger", "6": "Pancake", "7": "Noodles", "8": "Pizza", "9": "Pancake", },
        "favourite_drink": { "0": "Beer", "1": "Tea", "2": "Beer", "3": "Wine", "4": "Coffee", "5": "Coffee", "6": "Water", "7": "Beer", "8": "Tea", "9": "Wine", },
        "max_running_speed": { "0": 4.7362803248, "1": 16.7084927714, "2": 8.1135697835, "3": 1.0704264989, "4": 4.6330187561, "5": 6.331593807, "6": 16.5221040135, "7": 3.2256763127, "8": 4.3084468631, "9": 6.3677742299, },
        "number_of_bicycles": { "0": 4, "1": 2, "2": 1, "3": 3, "4": 4, "5": 3, "6": 3, "7": 3, "8": 4, "9": 2, },
    }
)
df.set_index("age", inplace=True)


working = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=["Food", "Drink"])

working.add_trace( go.Histogram( histfunc="count", histnorm="percent", x=df.loc["Adult"].favourite_food, name="Adult", legendgroup="Adult", ), row=1, col=1, )
working.add_trace( go.Histogram( histfunc="count", histnorm="percent", x=df.loc["Kid"].favourite_food, name="Kid", legendgroup="Kid" ), row=1, col=1, )
working.add_trace( go.Histogram( histfunc="count", histnorm="percent", x=df.loc["Adult"].favourite_drink, name="Adult", legendgroup="Adult", ), row=1, col=2, )
working.add_trace( go.Histogram( histfunc="count", histnorm="percent", x=df.loc["Kid"].favourite_drink, name="Kid", legendgroup="Kid" ), row=1, col=2, )
working.show()

broken = px.histogram(
    df,
    x=["favourite_food", "favourite_drink"],
    facet_col="variable",
    color=df.index,
    barmode="group",
    histnorm="percent",
    text_auto=".2r",
).update_xaxes(matches=None, showticklabels=True).update_yaxes(matches=None, showticklabels=True)
broken.show()
Related

Guia de contribuição

Abrir o guia de contribuição

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Direção de pesquisa

Comece com o tratamento de histogramas e facets do plotly.express descrito no exemplo reproduzível em Python e, em seguida, compare a figura gerada com o exemplo funcional de make_subplots e os CodePens vinculados. Considera-se concluído quando os rótulos de eixo categóricos do tipo string forem renderizados em todos os facets sem exigir um workaround de bingroup, com um teste de regressão cobrindo esse caso.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Avaliação

Stack de tecnologia
pandas, python
Domínio
data-visualization
Tipo de issue
Bug
Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Status de atividade
Estagnada
Clareza
Razoavelmente clara
Facilidade para iniciantes
35/100

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.