用hvplot/holoview更改分组条形图中的条形图的顺序

Question

我试图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()

我想要创建一个水平分组条形图，显示两个组1和2的所有三列。列应按"le“、"la”和"lu“的顺序排列。

很自然，我会用Hvplot试试这个：

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

这样，我得到的结果如下：

​

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"])不会改变任何事情)。Hvplot似乎也不关心dataframe中的原始顺序。

有什么选择可以影响酒吧的秩序吗？

Answer 1

刚刚在HoloViews 1.13中修正了这个问题。

你可以像你想的那样整理你的酒馆：

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

在我编写这篇文章时，HoloViews 1.13还没有正式可用，但是您可以通过以下方法安装它：

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

如果您想要更多地控制订单，可以在您的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,
)

Answer 2

对于普通条形图，您只需按您希望绘制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。。

但是这个特性的开发正在进行中，可能可以在下一个版本中获得：https://github.com/holoviz/holoviews/issues/3799。

当前解决方案与Hvplot0.5.2和Holoview1.12：

1)如果您使用的是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')

钩子允许您应用特定的bokeh设置到您的情节。您并不经常需要钩子，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全息视图图转换为实际的Bokeh图，然后设置顺序：

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)

就我个人而言，我更喜欢第一个解决方案，因为它停留在全息视图中。

结果图：

​