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allow boxes of different height on the timeline graph

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feature P3
Lingua principale
Python
Stelle
18.8k
Fork
2.8k
Merge medio
16h 26m
PR unite (30g)
21

Descrizione

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

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia dal punto di ingresso timeline di Plotly Express e dall’esempio Python fornito. Determina come dovrebbero comportarsi le diverse altezze delle caselle basate su Burnrate e un’altezza minima della riga determinata da label, quindi valida la funzionalità con esempi di timeline e test che coprano dimensioni diverse.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
plotly, 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
30/100

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