plotly / plotly/plotly.py

Default bar width on date axes should be smarter

Offen
#5,294 0 Kommentare 2 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

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

Beschreibung

This is likely a similar issue to https://github.com/plotly/plotly.js/issues/6199

Plotly version: 6.2.0

Minimal Example
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import datetime

data = [
    {"date": datetime.date(2025,7,20), "net_sales": 23.34, "gross_sales": 32.98},
    {"date": datetime.date(2025,7,21), "net_sales": 45.21, "gross_sales": 68.12},
    {"date": datetime.date(2025,7,22), "net_sales": 12.98, "gross_sales": 34.54},
    {"date": datetime.date(2025,7,23), "net_sales": 41.32, "gross_sales": 45.32},
]

df = pd.DataFrame.from_records(data)

def make_figure(df, width=None):
    fig = go.Figure()
    fig.add_trace(go.Bar(
        x=df['date'],
        y=df['net_sales'],
        xperiod=24*60*60*1000,
        xperiod0=df['date'].min(),
        xperiodalignment="middle"
    ))
    fig.add_trace(go.Bar(
        x=df['date'],
        y=df['gross_sales'],
        xperiod=24*60*60*1000,
        xperiod0=df['date'].min(),
        xperiodalignment="middle"
    ))
    fig.update_layout(
        xaxis={
            'ticklabelmode': 'period',
            'tickmode': 'auto',
            'dtick': 24*60*60*1000,
            'range': (df['date'].min(), df['date'].max() + datetime.timedelta(days=1))
        })
    fig.show(renderer="browser")

make_figure(df)
make_figure(df[0:1])

When plotting a bar chart of aggregated timeseries data, strange behaviour happens when there's only 1 data point or group. When there are multiple bars each bar is displayed as one would expect (first screenshot below), but when there's only a single data point the bar is invisible, and specifically the bar width is set to 1ms or 0.5px (second screenshot).

Image Image

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

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 mit dem minimalen Python-Beispiel im Issue und vergleichen Sie das Verhalten mit plotly.js issue #6199. Als abgeschlossen gilt, wenn ein einzelner Datumspunkt einen sichtbaren Balken mit einer sinnvollen Standardbreite rendert, während Balken mit mehreren Punkten ihr aktuelles Verhalten beibehalten.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
38/100

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.