时间戳

首页 > 解决方案 > 用 Python 绘图 - 甘特图的限制

python - 用 Python 绘图 - 甘特图的限制

问题描述

我有一个这样的数据框，它是一个应用程序日志：

+---------+----------------+----------------+---------+----------+-------------------+------------+
|  User   | ReportingSubId | RecordLockTime | EndTime | Duration | DurationConverted | ActionType |
+---------+----------------+----------------+---------+----------+-------------------+------------+
| User 5  |             21 | 06:19.6        | 06:50.5 |       31 | 00:00:31          | Edit       |
| User 4  |             19 | 59:08.6        | 59:27.6 |       19 | 00:00:19          | Add        |
| User 25 |             22 | 29:09.4        | 29:37.0 |       28 | 00:00:28          | Edit       |
| User 10 |             19 | 28:36.9        | 33:37.0 |      300 | 00:05:00          | Add        |
| User 27 |             22 | 13:27.7        | 16:54.9 |      207 | 00:03:27          | Edit       |
| User 5  |             21 | 11:22.8        | 12:37.3 |       75 | 00:01:15          | Edit       |
+---------+----------------+----------------+---------+----------+-------------------+------------+

我想可视化每个用户添加和编辑的持续时间，甘特图对我来说似乎很理想。

我能够使用以下代码对 807 行的示例数据框执行此操作：

data = []

for row in df_temp.itertuples():
    data.append(dict(Task=str(row.User), Start=str(row.RecordLockTime), Finish=str(row.EndTime), Resource=str(row.ActionType)))

colors = {'Add': 'rgb(110, 244, 65)',
          'Edit': 'rgb(244, 75, 66)'}

fig = ff.create_gantt(data, colors=colors, index_col='Resource', show_colorbar=True, group_tasks=True)

for i in range(len(fig["data"]) - 2):
    text = "User: {}<br>Start: {}<br>Finish: {}<br>Duration: {}<br>Number of Adds: {}<br>Number of Edits: {}".format(df_temp["User"].loc[i], 
                                                                                                                                 df_temp["RecordLockTime"].loc[i], 
                                                                                                                                 df_temp["EndTime"].loc[i], 
                                                                                                                                 df_temp["DurationConverted"].loc[i], 

                                                                                                                                 counts[counts["User"] == df_temp["User"].loc[i]]["Add"].iloc[0],
                                                                                                                                 counts[counts["User"] == df_temp["User"].loc[i]]["Edit"].iloc[0])
    fig["data"][i].update(text=text, hoverinfo="text")

fig['layout'].update(autosize=True, margin=dict(l=150))
py.iplot(fig, filename='gantt-group-tasks-together', world_readable=True)

我对结果非常满意：https ://plot.ly/~pawelty/90.embed

但是我原来的 df 有更多的用户和总共 2500 行。这似乎对情节来说太过分了。我收到 502 错误。

我是 plotly 的忠实粉丝，但我可能已经达到了它的极限。我可以更改某些内容以使用 Plotly 将其可视化吗？我可以使用其他任何工具吗？

标签： pythonpython-3.xvisualizationplotly

解决方案

我开始使用plotly.offline.plot(fig)离线绘图，它工作得更快，我得到的错误更少。我也有我的图表没有显示或有时仅在全屏模式下显示的问题......

我导入plotly而不是plotly.plotly，否则它不起作用。

推荐阅读