Aggregate hover data for internal nodes in hierarchical plots
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- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 18.8k
- Fork
- 2.8k
- Merge medio
- 16h 26m
- PR unite (30g)
- 21
Descrizione
Hierarchical plots constructed with px.treemap, px.icicle, and px.sunburst, aggregate data at internal nodes as follows:
values: sum of children,color:values-weighted sum of children ifdf[color]is numeric, else "discrete aggregation",hover_data: only supports "discrete aggregation",
where for "discrete aggregation", the value of an internal node is mapped to that of its children if all its children have the same value, otherwise the aggregated value is set to"(?)".
Below is an example of a treemap with 2 quantities in hover data, one of which is numeric and could be aggregated at internal nodes, but instead all non-leaf nodes get a "(?)":
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")
df["quantity_to_aggregate"] = np.random.random(df.shape[0])
fig = px.treemap(
df,
path=[px.Constant("world"), "continent", "country"],
values="pop",
color="lifeExp",
hover_data=["iso_alpha", "quantity_to_aggregate"],
color_continuous_scale="RdBu",
color_continuous_midpoint=np.average(df["lifeExp"], weights=df["pop"]),
)
fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
fig.show()
Is it possible to aggregate numeric hover_data in hierarchical plots, perhaps as a sum initially, but potentially also giving the option to apply a different function?
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Come iniziare
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Direzione di ricerca
Inizia con il comportamento dei grafici gerarchici descritto per px.treemap, px.icicle e px.sunburst, utilizzando l’esempio Gapminder fornito con hover_data numerici. Determina come vengono attualmente aggregati gli hover_data nei nodi interni e come potrebbe essere esposta una funzione di aggregazione. Il lavoro è completo quando i campi numerici di hover vengono aggregati nei nodi interni, mentre i campi discreti mantengono il comportamento esistente, e l’opzione richiesta è supportata.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- data-visualization
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 25/100