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px.scatter_3d, use case where color param affects size output

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bug P2
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Python
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21

Beschreibung

I have created a scatter3d chart with plotly express. The scatter3d works fine with column "count" as size (fig 1). There are three big bubbles on the top layer and one on the bottom layer.

Image
fig1

I next add the color parameter to be a column "type" in the frame. The resulting plot appears to have incorrectly swapped out "count" for "type" in the size parameter, so now the actual size param is ignored and it maps color to size. (fig 2).

Image
fig2


import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.DataFrame({
    "campaign": ["funny", "funny", "funny", "funny", "patriotic", "patriotic", "patriotic", "patriotic"],
    "product": ["classic", "classic", "diet", "diet", "classic", "classic", "diet", "diet"],
    "type": ["click", "land", "click", "land", "click", "land", "click", "land"],
    "count": [397, 108, 108, 411, 99, 410, 144, 323]
})

fig1 = px.scatter_3d(df, x="campaign", y="product", z="type", hover_data="count").update_traces({"marker": {"size": [j/10 for j in df["count"]]}})

fig2 = px.scatter_3d(df, x="campaign", y="product", z="type", hover_data="count", color="type").update_traces({"marker": {"size": [j/10 for j in df["count"]]}})

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

Beginnen Sie damit, den mitgelieferten Reproducer für pandas und plotly.express px.scatter_3d auszuführen, und vergleichen Sie fig1 und fig2 nach update_traces. Untersuchen Sie die erzeugten Markergrößen- und Farbwerte, um herauszufinden, warum das Hinzufügen von color die Größenausgabe verändert. Erledigt ist die Aufgabe, wenn die aus den Zählwerten abgeleiteten Markergrößen weiterhin wirksam sind, wenn color="type" angegeben wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Aktiv
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
68/100

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