Я пытаюсь отобразить RPI, CPI и CPIH на одном графике с HoverTool
, показывающим значение каждого из них при перемещении по определенной области графика.
Сначала я пытался добавить каждую строку отдельноиспользуя line()
, какой вид обработки:
Однако HoverTool
работает правильно только при прокрутке отдельных строк.
Я пытался использовать multi_line()
, например:
combined_inflation_metrics = 'combined_inflation_metrics.csv'
df_combined_inflation_metrics = pd.read_csv(combined_inflation_metrics)
combined_source = ColumnDataSource(df_combined_inflation_metrics)
l.multi_line(xs=['Date','Date','Date'],ys=['RPI', 'CPI', 'CPIH'], source=combined_source)
#l.multi_line(xs=[['Date'],['Date'],['Date']],ys=[['RPI'], ['CPI'], ['CPIH']], source=combined_source)
show(l)
Однако это приводит к следующему:
RuntimeError:
Supplying a user-defined data source AND iterable values to glyph methods is
not possibe. Either:
Pass all data directly as literals:
p.circe(x=a_list, y=an_array, ...)
Or, put all data in a ColumnDataSource and pass column names:
source = ColumnDataSource(data=dict(x=a_list, y=an_array))
p.circe(x='x', y='y', source=source, ...)
Но я не слишком уверен, почему это так?
Обновление:
Я нашел обходной путь, добавив все значения в каждый из источников данных.Он работает, но не чувствует себя наиболее эффективным и все же хотел бы знать, как это сделать правильно.
Правка - Запрос кода:
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import NumeralTickFormatter, DatetimeTickFormatter, ColumnDataSource, HoverTool, CrosshairTool, SaveTool, PanTool
import pandas as pd
import os
os.chdir(r'path')
#output_file('Inflation.html', title='Inflation')
RPI = 'RPI.csv'
CPI = 'CPI.csv'
CPIH = 'CPIH.csv'
df_RPI = pd.read_csv(RPI)
df_CPI = pd.read_csv(CPI)
df_CPIH = pd.read_csv(CPIH)
def to_date_time(data_frame, data_series):
data_frame[data_series] = data_frame[data_series].astype('datetime64[ns]')
to_date_time(df_RPI, 'Date')
to_date_time(df_CPI, 'Date')
to_date_time(df_CPIH, 'Date')
RPI_source = ColumnDataSource(df_RPI)
CPI_source = ColumnDataSource(df_CPI)
CPIH_source = ColumnDataSource(df_CPIH)
l = figure(title="Historic Inflaiton Metrics", logo=None)
l.plot_width = 1200
l.xaxis[0].formatter=DatetimeTickFormatter(
days=["%d %B %Y"],
months=["%d %B %Y"],
years=["%d %B %Y"],
)
glyph_1 = l.line('Date','RPI',source=RPI_source, legend='TYPE', color='red')
glyph_2 = l.line('Date','CPI',source=CPI_source, legend='TYPE', color='blue')
glyph_3 = l.line('Date','CPIH',source=CPIH_source, legend='TYPE', color='gold')
hover = HoverTool(renderers=[glyph_1],
tooltips=[ ("Date","@Date{%F}"),
("RPI","@RPI"),
("CPI","@CPI"),
("CPIH","@CPIH")],
formatters={"Date": "datetime"},
mode='vline'
)
l.tools = [SaveTool(), PanTool(), hover, CrosshairTool()]
show(l)