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allow boxes of different height on the timeline graph

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feature P3
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
18.8k
Forks
2.8k
Ø Merge
16 Std. 26 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
21

Beschreibung

Hi,

I have a situation where I would like to visualize the burn rate of projects on a timeline. It would be most logical to present this as the height of each box. Currently every row in the timeline graph is of uniform height, and there is no provision for changing the size.

Would it be possible to add a new feature for varying heights within the timeline graph? Something like this (in Plotly Express):

df = pd.DataFrame([
    dict(Task="Project A", Start='2009-01-01', Finish='2009-02-28', Burnrate=200),
    dict(Task="Project B", Start='2009-03-05', Finish='2009-04-15', Burnrate=75),
    dict(Task="Project C", Start='2009-02-20', Finish='2009-05-30', Burnrate=110)
])

fig = px.timeline(df, x_start="Start", x_end="Finish", y="Task", size="Burnrate")
fig.show()

Also, while the boxes can be drawn very slim (low size values), there probably needs to be a minimum row height determined by the label text.

Something similar could probably be built by stacking bar charts or area plots in one facet column, but I think the resulting graph would be too high and might also be visually too complicated.

Cheers,
--Martin

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne mit dem Plotly Express timeline-Einstiegspunkt und dem bereitgestellten Python-Beispiel. Ermittle, wie sich unterschiedliche Burnrate-basierte Boxhöhen und eine labelgesteuerte minimale Zeilenhöhe verhalten sollten, und validiere das Feature anschließend mit timeline-Beispielen und Tests, die verschiedene Größen abdecken.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
plotly, python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
30/100

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