Question

我有以下简单的pandas.DataFrame：

df = pd.DataFrame(
    {
        "journey": ['ch1', 'ch2', 'ch2', 'ch1'],
        "cat": ['a', 'b', 'a', 'c'],
        "kpi1": [1,2,3,4],
        "kpi2": [4,3,2,1]
    }
)

我的情节如下：

import bokeh.plotting as bpl
import bokeh.models as bmo
bpl.output_notebook()
source = bpl.ColumnDataSource.from_df(df)
hover = bmo.HoverTool(
    tooltips=[
        ("index", "@index"),
        ('journey', '@journey'),
        ("Cat", '@cat')
    ]
)
p = bpl.figure(tools=[hover])

p.scatter(
    'kpi1', 
    'kpi2', source=source)

bpl.show(p)  # open a browser

我无法根据cat对点进行颜色编码。最终，我希望第一和第三点采用相同的颜色，第二和第四点采用两种不同的颜色。

如何使用Bokeh实现这一目标？

Answer 1

这是一种在某种程度上避免手动映射的方法。我最近偶然发现了bokeh.palettes this github issue以及this issue中的CategoricalColorMapper。这种方法结合了它们。查看可用调色板的完整列表here和CategoricalColorMapper详细信息here。

我在pd.DataFrame上直接使用此问题时遇到了问题，并且发现使用from_df()电话无法正常工作。 The docs显示直接传递DataFrame，这对我有用。

import pandas as pd
import bokeh.plotting as bpl
import bokeh.models as bmo
from bokeh.palettes import d3
bpl.output_notebook()


df = pd.DataFrame(
    {
        "journey": ['ch1', 'ch2', 'ch2', 'ch1'],
        "cat": ['a', 'b', 'a', 'c'],
        "kpi1": [1,2,3,4],
        "kpi2": [4,3,2,1]
    }
)
source = bpl.ColumnDataSource(df)

# use whatever palette you want...
palette = d3['Category10'][len(df['cat'].unique())]
color_map = bmo.CategoricalColorMapper(factors=df['cat'].unique(),
                                   palette=palette)

# create figure and plot
p = bpl.figure()
p.scatter(x='kpi1', y='kpi2',
          color={'field': 'cat', 'transform': color_map},
          legend='cat', source=source)
bpl.show(p)

Answer 2

为了完整起见，以下是使用低级图表的改编代码：

import pandas as pd

import bokeh.plotting as bpl
import bokeh.models as bmo
bpl.output_notebook()


df = pd.DataFrame(
    {
        "journey": ['ch1', 'ch2', 'ch2', 'ch1'],
        "cat": ['a', 'b', 'a', 'c'],
        "kpi1": [1,2,3,4],
        "kpi2": [4,3,2,1],
        "color": ['blue', 'red', 'blue', 'green']
    }
)
df

source = bpl.ColumnDataSource.from_df(df)
hover = bmo.HoverTool(
    tooltips=[
        ('journey', '@journey'),
        ("Cat", '@cat')
    ]
)
p = bpl.figure(tools=[hover])

p.scatter(
    'kpi1', 
    'kpi2', source=source, color='color')

bpl.show(p)

请注意，颜色是＆＃34;硬编码＆＃34;进入数据。

以下是使用高级图表的替代方法：

import pandas as pd

import bokeh.plotting as bpl
import bokeh.charts as bch
bpl.output_notebook()

df = pd.DataFrame(
    {
        "journey": ['ch1', 'ch2', 'ch2', 'ch1'],
        "cat": ['a', 'b', 'a', 'c'],
        "kpi1": [1,2,3,4],
        "kpi2": [4,3,2,1]
    }
)

tooltips=[
        ('journey', '@journey'),
        ("Cat", '@cat')
    ]
scatter = bch.Scatter(df, x='kpi1', y='kpi2',
                      color='cat',
                      legend="top_right",
                      tooltips=tooltips
                     )

bch.show(scatter)

Answer 3

您可以使用更高级Scatter，例如here

或为ColumnDataSource提供一个颜色列，并在p.scatter(..., color='color_column_label')

中引用它

散景散点图中的色点

3 个答案: