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我尝试创建一个分组条形图，但不知道如何影响条形图的顺序。

鉴于这些示例数据：

import pandas as pd
import hvplot.pandas

df = pd.DataFrame({
    "lu": [200, 100, 10], 
    "le": [220, 80, 130], 
    "la": [60, 20, 15], 
    "group": [1, 2, 2],
})
df = df.groupby("group").sum()

我想创建一个水平分组条形图，显示两组 1 和 2 以及所有三列。列应按“le”、“la”和“lu”的顺序出现。

自然我会用 Hvplot 试试这个：

df.hvplot.barh(x = "group", y = ["le", "la", "lu"])

这样，我得到以下结果： 以错误的顺序分组条形图 hvplot

Hvplot 似乎并不关心我添加列的顺序（调用df.hvplot.barh(x = "group", y = ["lu", "le", "la"])不会改变任何东西。Hvplot 似乎也不关心数据框中的原始顺序。

是否有任何选项可以影响条形图的顺序？

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2 回答 2

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对于普通条形图，您可以按照您想要的方式对数据进行排序。
但是，对于分组条形图，您还不能设置顺序。
但是此功能的开发正在进行中，并且可能在下一个版本中可用：https :

//github.com/holoviz/holoviews/issues/3799 Hvplot 0.5.2 和 Holoviews 1.12 的当前解决方案：

1）如果你重新使用 Bokeh 后端，您可以使用关键字 hooks：

from itertools import product

# define hook function to set order on bokeh plot
def set_grouped_barplot_order(plot, element):
    # define you categorical ordering in a list of tuples
    factors = product(['2', '1'], ['le', 'la', 'lu'])

    # since you're using horizontal bar set order on y_range.factors
    # if you would have had a normal (vertical) barplot you would use x_range.factors
    plot.state.y_range.factors = [*factors]

# create plot    
group = df.groupby("group").sum()
group_plot = group.hvplot.barh(
    x="group",
    y=["le", "la", "lu"],
    padding=0.05,
)

# apply your special ordering function
group_plot.opts(hooks=[set_grouped_barplot_order], backend='bokeh')

挂钩允许您将特定的散景设置应用于您的绘图。您不需要经常使用钩子，但在这种情况下它们非常方便。文档：
http ://holoviews.org/user_guide/Customizing_Plots.html#Plot-hooks
https://holoviews.org/FAQ.html


2) 另一种解决方案是将您的 Holoviews 图转换为实际的散景图，然后设置订购：

from itertools import product
import holoviews as hv
from bokeh.plotting import show

# create plot
group = df.groupby("group").sum()
group_plot = group.hvplot.barh(
    x="group",
    y=["le", "la", "lu"],
    padding=0.05,
)

# render your holoviews plot as a bokeh plot
my_bokeh_plot = hv.render(group_plot, backend='bokeh')

# set the custom ordering on your bokeh plot
factors = product(['2', '1'], ['le', 'la', 'lu'])
my_bokeh_plot.y_range.factors = [*factors]

show(my_bokeh_plot)

我个人更喜欢第一个解决方案，因为它保留在 Holoviews 中。

结果图： 使用关键字挂钩在分组条形图中自定义分类轴

于 2020-01-14T20:03:02.040 回答
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这刚刚在 HoloViews 1.13 中得到修复。

您可以按照您的需要对条形图进行排序：

df.hvplot.barh(x="group", y=["lu", "la", "le"])


在我撰写本文时，HoloViews 1.13 尚未正式发布，但您可以通过以下方式安装它：

点安装 git+ https://github.com/holoviz/holoviews.git


如果您想对订单进行更多控制，可以在 grouped_barplot 上使用 .redim.values()：

group_specific_order = [2, 1]
variable_specific_order = ['lu', 'la', 'le']

# Note that group and Variable are the variable names of your dimensions here
# when you use this on a different grouped barchart, then please change to the 
# names of your own dimensions.
your_grouped_barplot.redim.values(
    group=group_specific_order, 
    Variable=variable_specific_order,
)
于 2020-01-15T21:57:34.607 回答