Проблема с форматированием вертикальной полосы боке

Я хочу проиллюстрировать свои затраты на сюжет, но настройка свойств сюжета сложнее, чем я ожидал.

Данные для графика извлекаются с SQL-сервера с помощью метода pandas. В основном это суммирование моих ежемесячных расходов.

MonthlyFoodSpendingsResult = pd.read_sql_query(query, con=connection)

Ниже приведен формат кадра данных. Обратите внимание, что записи даты могут начинаться не с начала месяца. Не знаю, может ли это быть причиной беды.

   CATEGORY        DATE  MONTH     SUM
0     Food   2016-01-03      1  478.04
1     Food   2016-02-01      2  488.24
2     Food   2016-03-01      3  498.24
...

Ниже приведен код сюжета.

# Plot settings
p1 = figure(
  title = 'Plot 1',
  x_axis_label='Month',
  plot_height=200,
  plot_width=400,
  x_axis_type='datetime'  
)

p1.xaxis.ticker = MonthsTicker(months=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])
p1.xaxis.major_label_orientation = "vertical"

# Render glyphs
p1.vbar(
  x=MonthlyFoodSpendingsResult['DATE'],
  top=MonthlyFoodSpendingsResult['SUM'],
  width=0.5 #Does not have affect
  )

Для графика 1 я хотел бы увеличить ширину столбца, но параметр, похоже, не влияет на размер столбца. Даже если его 100, планка такая же.

Для графика 2 я изменил x=MonthlyFoodSpendingsResult['DATE'] на МЕСЯЦ, после чего изменилась ширина, но метки месяца исчезли.

Сюжет 3 такой же, как и 2, но я удалил p1.xaxis.ticker, и теперь метки ms.

Проблема с форматированием вертикальной полосы боке

Поэтому я хотел бы иметь что-то вроде сюжета 3, но со всеми месяцами в качестве меток.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
119
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Чтобы получить контроль над шириной и иметь названия месяцев на осях, рассмотрите возможность использования категориальной оси вместо использования оси datetime.

Пример:

month_names = {1:"Jan", 2:"Feb", 3:"Mar", 4:"Apr", 5:"May", 6:"Jun",
               7:"Jul", 8:"Aug", 9:"Sep", 10:"Oct", 11:"Nov", 12:"Dec"}

#Create a column with month names instead of numbers
data = pd.DataFrame(data = {"MONTH": list(range(1,13)), 
                            "SUM": [randint(300, 600) for _ in range(12)]})
data = data.assign(MONTH_NAME=data.MONTH.apply(month_names.get))

p1 = figure(
    plot_height=200,
    x_range=list(month_names.values()) # Creates a categorical axis
)

p1.vbar(x=data["MONTH_NAME"], top=data["SUM"], width=.9)

Другие вопросы по теме