add sort feature for icicle chart
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- Vorherrschende Sprache
- Python
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- 16 Std. 26 Min.
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Beschreibung
I want to use icicle chart to show function call stacks, the MWE is as the following
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
data = np.array(
[
["main", "A-Func", None, 1],
["main", "C-Func", "sub1", 1],
["main", "C-Func", "sub2", 1],
["main", "B-Func", None, 1],
["main", "D-func", "sub1", 1],
["main", "D-func", "sub2", 1],
["main", "D-func", "sub3", 1],
]
)
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Level0', 'Level1', 'Level2', 'Weight'])
fig = px.icicle(df, path=['Level0', 'Level1', 'Level2'], values='Weight')
fig.update_traces(root_color="lightblue")
fig.show()
This is yielding a graph sorted by both Weight and Name
If I added sort parameter
fig.update_traces(root_color="lightblue", sort=False)
The weight is not sorted, however the name are still sorted
What I want to achieve is the nature order of these function calls as I create the numpy object
main
|
+--- A-Func
|
+--- C-Func
| |
| +--- sub1
| |
| +--- sub2
|
+--- B-Func
|
+--- D-Func
|
+--- sub1
|
+--- sub2
|
+--- sub3
Is there some option I can use to achieve this?
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Reproduzieren Sie das Problem mit dem MWE für pandas und NumPy unter Verwendung von plotly.express.icicle und update_traces(sort=False). Verfolgen Sie zunächst nach, wie das icicle-Diagramm die Sortierung und die Reihenfolge der Hierarchie behandelt; die Arbeit ist abgeschlossen, wenn eine Option die Eingabereihenfolge für Funktionsaufrufe und deren untergeordnete Elemente ohne Sortierung nach Gewicht oder Namen beibehält und eine Abdeckung für das gezeigte Beispiel vorhanden ist.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- numpy, pandas, python
- Bereich
- data-visualization
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100

