【Python百日进阶

2024-06-25 15:28:55| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录九、具有自定义日期范围的时间序列图9.1 使用plotly.express9.2 使用graph_objects9.3 手动设置日期范围十、带范围滑块的时间序列十一、带范围选择器按钮的时间序列十二、按缩放级别自定义刻度标签格式十三、隐藏周末和假期13.1 隐藏正常周末13.2 隐藏周末和指定日期13.3 隐藏非营业时间13.4 上午9点至下午5点以外的时间隐藏十四、Dash中的应用

九、具有自定义日期范围的时间序列图

可以使用datetime.datetime对象或日期字符串手动设置数据范围。

9.1 使用plotly.express # Using plotly.express import plotly.express as px import pandas as pd # 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv' df = pd.read_csv('F:/finance-charts-apple.csv') fig = px.line(df, x='Date', y='AAPL.High', range_x=['2016-07-01','2016-12-31']) fig.show()

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9.2 使用graph_objects # Using graph_objects import plotly.graph_objects as go import datetime x = [datetime.datetime(year=2013, month=10, day=4), datetime.datetime(year=2013, month=11, day=5), datetime.datetime(year=2013, month=12, day=6)] fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=x, y=[1, 3, 6])]) # 使用datetime对象设置xaxis范围 fig.update_layout(xaxis_range=[datetime.datetime(2013, 10, 17), datetime.datetime(2013, 11, 20)]) fig.show()

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9.3 手动设置日期范围 import plotly.express as px import pandas as pd # 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv' df = pd.read_csv('f:/finance-charts-apple.csv') fig = px.line(df, x='Date', y='AAPL.High') # 使用日期字符串设置xaxis范围 fig.update_layout(xaxis_range=['2016-07-01','2016-12-31'], title_text="手动设置日期范围") fig.show()

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十、带范围滑块的时间序列

范围滑块是绘图下方的类似子图的小区域，允许用户在保持图表概览的同时平移和缩放 X 轴。查看更多选项的参考：https 😕/plotly.com/python/reference/layout/xaxis/#layout-xaxis-rangeslider

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十一、带范围选择器按钮的时间序列

范围选择器按钮是与时间序列和范围滑块配合使用的特殊控件，允许用户轻松设置 x 轴的范围。查看更多选项的参考：https 😕/plotly.com/python/reference/layout/xaxis/#layout-xaxis-rangeselector

import plotly.express as px import pandas as pd # 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv' df = pd.read_csv('f:/finance-charts-apple.csv') fig = px.line(df, x='Date', y='AAPL.High', title='带有范围滑块和选择器的时间序列') fig.update_xaxes( rangeslider_visible=True, rangeselector=dict( buttons=list([ dict(count=1, label="1m", step="month", stepmode="backward"), dict(count=6, label="6m", step="month", stepmode="backward"), dict(count=1, label="YTD", step="year", stepmode="todate"), dict(count=1, label="1y", step="year", stepmode="backward"), dict(step="all") ]) ) ) fig.show()

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十二、按缩放级别自定义刻度标签格式

该tickformatstops属性可用于根据缩放级别自定义刻度标签的格式。尝试放大下面的图表，看看刻度标签格式如何变化。查看更多选项的参考：https 😕/plotly.com/python/reference/layout/xaxis/#layout-xaxis-tickformatstops

import plotly.graph_objects as go import pandas as pd # 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv' df = pd.read_csv('f:/finance-charts-apple.csv') fig = go.Figure(go.Scatter( x = df['Date'], y = df['mavg'] )) fig.update_xaxes( rangeslider_visible=True, tickformatstops = [ dict(dtickrange=[None, 1000], value="%H:%M:%S.%L ms"), dict(dtickrange=[1000, 60000], value="%H:%M:%S s"), dict(dtickrange=[60000, 3600000], value="%H:%M m"), dict(dtickrange=[3600000, 86400000], value="%H:%M h"), dict(dtickrange=[86400000, 604800000], value="%e. %b d"), dict(dtickrange=[604800000, "M1"], value="%e. %b w"), dict(dtickrange=["M1", "M12"], value="%b '%y M"), dict(dtickrange=["M12", None], value="%Y Y") ] ) fig.show()

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十三、隐藏周末和假期

rangebreaks类型的 x 轴和 y 轴上可用的属性可date用于隐藏某些时间段。在下面的示例中，我们显示了两个图：一个在默认模式下显示数据中的空白，另一个在我们隐藏周末和节假日的情况下显示不间断的交易历史。请注意 12 月 21 日和 1 月 4 日的网格线之间的较小间隙，其中假期被删除。查看更多选项的参考：https 😕/plotly.com/python/reference/layout/xaxis/#layout-xaxis-rangebreaks

注意：此功能的一个已知限制是它不支持scattergl跟踪。px.scatter在具有或px.line或或的数百个数据点的绘图上使用此功能时px.area，您可能需要传入render_mode="svg"以确保基础跟踪类型是scatter和不是scattergl。

13.1 隐藏正常周末 import plotly.graph_objects as go import plotly.express as px import pandas as pd # 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv' df = pd.read_csv('f:/finance-charts-apple.csv') fig = px.scatter(df, x='Date', y='AAPL.High', range_x=['2015-12-01', '2016-01-15'], title="Default Display with Gaps") fig.show()

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13.2 隐藏周末和指定日期 import plotly.graph_objects as go import plotly.express as px import pandas as pd # 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv' df = pd.read_csv('f:/finance-charts-apple.csv') fig = px.scatter(df, x='Date', y='AAPL.High', range_x=['2015-12-01', '2016-01-15'], title="用rangebreaks来隐藏周末和假日的间隙") fig.update_xaxes( rangebreaks=[ dict(bounds=["sat", "mon"]), # 隐藏周末 dict(values=["2015-12-25", "2016-01-01"]) # 隐藏圣诞节和新年 ] ) fig.show()

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13.3 隐藏非营业时间

上述rangebreaks功能也适用于隐藏小时时段。

import plotly.express as px import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(1) work_week_40h = pd.date_range(start='2020-03-01', end='2020-03-07', freq="BH") df = pd.DataFrame(dict( date = work_week_40h, value = np.cumsum(np.random.rand(40)-0.5) )) fig = px.scatter(df, x="date", y="value", title="带间隙的默认显示") fig.show()

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13.4 上午9点至下午5点以外的时间隐藏 import plotly.express as px import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(1) work_week_40h = pd.date_range(start='2020-03-01', end='2020-03-07', freq="BH") df = pd.DataFrame(dict( date = work_week_40h, value = np.cumsum(np.random.rand(40)-0.5) )) fig = px.scatter(df, x="date", y="value", title="用休息时间隐藏非工作时间间隔") fig.update_xaxes( rangebreaks=[ dict(bounds=[17, 9], pattern="hour"), # 上午9点至下午5点以外的时间隐藏 ] ) fig.show()

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十四、Dash中的应用 import plotly.graph_objects as go # or plotly.express as px fig = go.Figure() # or any Plotly Express function e.g. px.bar(...) # fig.add_trace( ... ) # fig.update_layout( ... ) import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html app = dash.Dash() app.layout = html.Div([ dcc.Graph(figure=fig) ]) app.run_server(debug=True, use_reloader=False) # Turn off reloader if inside Jupyter

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