Сюжет: Как изменить временное разрешение по оси абсцисс?

Я хочу построить график некоторых данных временных рядов, где историческая часть данных имеет ежедневное разрешение, а данные текущего дня имеют минутное разрешение. Есть ли способ каким-то образом разделить ось x, чтобы для исторических данных отображалась только дата, а для текущих данных также отображалось время?

В настоящее время это похоже на то, что на самом деле не так читается

введите описание изображения здесь


python plotly-dash plotly
person ACB    schedule 14.09.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
3
arrow_downward

Я думаю, что единственным жизнеспособным подходом было бы объединить два подсюжета. Но при правильной настройке подсюжеты должны достичь почти 100% того, что вы описываете. Вам нужно будет настроить только несколько деталей, например:

fig = make_subplots(rows=1, cols=2,
                    horizontal_spacing = 0,
                    shared_yaxes=True,
                    shared_xaxes=True)

введите описание изображения здесь

Полный код:

# import pandas as pd
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go

# custom function to set the first
# minute dataset to contiunue from
# the last day in the day dataset
def next_day(date):
    s = date
    date = datetime.strptime(s, "%Y-%m-%d")
    next_date = date + timedelta(days=1)
    return(datetime.strftime(next_date, "%Y-%m-%d"))

# data
np.random.seed(10)
n_days = 5
n_minutes = (2*24)
dfd = pd.DataFrame({'time':[t for t in pd.date_range('2020', freq='D', periods=n_days).format()],
                      'y':np.random.uniform(low=-1, high=1, size=n_days).tolist()})

dfm = pd.DataFrame({'time':[t for t in pd.date_range(next_day(dfd['time'].iloc[-1]), freq='min', periods=n_minutes).format()],
                      'y':np.random.uniform(low=-1, high=1, size=n_minutes).tolist()})
dfm['y'] = dfm['y'].cumsum()

# subplot setup
fig = make_subplots(rows=1, cols=2,
                    horizontal_spacing = 0,
                    shared_yaxes=True,
                    shared_xaxes=True)

# trace for days
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=dfd['time'], y=dfd['y'], name = 'days'),
    row=1, col=1
)

# trace for minutes
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=dfm['time'], y=dfm['y'], name = 'minutes'),
    row=1, col=2
)

# some x-axis aesthetics
fig.update_layout(xaxis1 = dict(tickangle=0))
fig.update_layout(xaxis2 = dict(tickangle=90))
fig.add_shape( dict(type="line",
                    x0=dfd['time'].iloc[-1],
                    y0=dfd['y'].iloc[-1],
                    x1=dfm['time'].iloc[0],
                    y1=dfm['y'].iloc[0],
                    xanchor = 'middle',
                    xref = 'x1',
                    yref = 'y1',
                    line=dict(dash = 'dash',
                              color="rgba(0,0,255,0.9)",
                              width=1
            )))

fig.update_xaxes(showgrid=False)
fig.update_layout(template = 'plotly_dark')

fig.show()
person vestland    schedule 14.09.2020