[FEATURE]: Support for Method #7 (Pandas/NumPy default) in quartilemethod for Box and Violin plots
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 18.8k
- Fork
- 2.8k
- Merge trung bình
- 16 giờ 26 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 21
Mô tả
Description
Currently, Plotly's go.Box and go.Violin calculate Q1 and Q3 using Method #10 (Langford) when quartilemethod is set to "linear". However, the industry standard for data analysis in Python (Pandas and NumPy's default method="linear") follows Method #7.
This discrepancy creates a significant issue when users try to align Plotly's hover information with custom annotations or static tables calculated via Pandas. Even with the same "linear" naming, the resulting values (e.g., 4950.5 vs 4931.75) do not match, leading to confusion in professional reporting and automated screenshots.
I would like to request an additional option for the quartilemethod attribute (e.g., "standard" or "method7") that aligns with the default interpolation used in Pandas and NumPy (method="linear" / Type 7).
Why should this feature be added?
Consistency: Many users calculate summary statistics using Pandas before plotting. Having to manually inject q1, q3, and median as lists for every single trace just to match the hover data is highly inefficient.
Reproducibility: It is difficult to replicate Plotly’s internal Method #10 logic in external scripts without specific statistical knowledge, whereas Method #7 is the global default in the Python ecosystem.
User Experience: When creating dashboards that require fixed annotations alongside box plots, the numerical mismatch makes the visualization appear inaccurate to end-users.
Mocks/Designs
Please add any mocks or designs you might have for the feature.
Notes
Additional Context
According to the current documentation, Plotly uses Method #10 (from http://jse.amstat.org/v14n3/langford.html). Adding support for the more common Method #7 would greatly enhance the library's compatibility with the broader Python data science stack.
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách đọc tài liệu hiện tại về quartilemethod và hành vi hiện có của các biểu đồ Box và Violin, sau đó so sánh các kết quả Method #10 đã được báo cáo với Method #7 mặc định của Pandas và NumPy. Xác định tùy chọn quartilemethod mới phù hợp và xác minh rằng các giá trị khi di chuột của Box và Violin khớp với các phép tính bên ngoài.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- numpy, pandas, python
- Lĩnh vực
- data-visualization
- Loại issue
- Tính năng
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100