如何使用情节制作交互式时间系列图?

Question

我正在尝试使用plotly和jupyter笔记本制作交互式时间系列可视化。 我想要一个简单的绘图，我可以在其中使用 plotly 和 ipywidget 过滤数据帧的索引并存储我拥有的新索引。但是，我不知道该怎么做。我正在调查文档，但没有任何成功。到目前为止，我在做什么：

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go
from ipywidgets import interactive
index = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-01-15', freq='D')
timeserie = pd.DataFrame(np.random.normal(0,1,size=index.size), index=index, columns=['sensor'])
fig = go.FigureWidget([
go.Scatter(
x=timeserie.index.values,
y=timeserie.values,
mode='markers'
)
])

def update_training_dataset(index_min, index_max, sensor):
scatter = fig.data[0]
index = timeserie.loc[(timeserie.index >= index_min) & (timeserie.index <= index_max)].index
sensor_value = timeserie.loc[scatter.x, sensor].values
with fig.batch_update():
fig.layout.yaxis.title = sensor
scatter.x = index
scatter.y = sensor_value

interactive(update_training_dataset, index_min=index, index_max=index, sensor=timeserie.columns)

但是，它会导致一个奇怪的错误。 KeyError ： "None of [Int64Index([15778368000000000000， ...在 [索引]" 这很奇怪，因为我的时代索引将日期时间索引作为类型。 此代码将导致根据用户设置的传感器、index_min index_max的值更新数据帧。另外，我注意到日期是在选择小部件中提供的......我很想在这里有一个日期选择器。有人可以帮助我吗？提供我可以从中获得见解的任何代码？谢谢:)

编辑

解决方案如下，感谢Serge :)

fig = go.FigureWidget([
go.Scatter(
x=timeserie.index,
y=timeserie.values,
mode='markers'
)
])

def update_training_dataset(index_min, index_max, Sensor):
scatter = fig.data[0]
index = timeserie.loc[(timeserie.index >= index_min) & (timeserie.index <= index_max)].index
sensor_value = timeserie.loc[scatter.x, Sensor].values
with fig.batch_update():
fig.layout.yaxis.title = Sensor
scatter.x = index
scatter.y = sensor_value


date_picker_max = DatePicker(
description='End date',
disabled=False,
value = index.max()
)

date_picker_min = DatePicker(
description='Start date',
disabled=False,
value = index.min()
)

interact(
update_training_dataset, 
index_min=date_picker_min, 
index_max=date_picker_max, 
Sensor=timeserie.columns
)

我仍在研究一种在日期选择器中拥有小时：分钟：秒的方法。

编辑 2顺便说一下，无需使用交互而不是交互式：它们似乎支持小部件作为参数。另外，您需要按如下方式导入 ipydatetime 以获取日期时间选择器。

# usual imports
from ipydatetime import DatetimePicker
fig = go.FigureWidget([
go.Scatter(
x=timeserie.index,
y=timeserie.values,
mode='markers'
)
])

def update_training_dataset(index_min, index_max, Sensor):
scatter = fig.data[0]
index = timeserie.loc[(timeserie.index >= index_min) & (timeserie.index <= index_max)].index
sensor_value = timeserie.loc[scatter.x, Sensor].values
with fig.batch_update():
fig.layout.yaxis.title = Sensor
scatter.x = index
scatter.y = sensor_value


date_picker_max = DatetimePicker(
description='End date',
disabled=False,
value = index.max()
)

date_picker_min = DatetimePicker(
description='Start date',
disabled=False,
value = index.min()
)

interact(
update_training_dataset, 
index_min=date_picker_min, 
index_max=date_picker_max, 
Sensor=timeserie.columns
)

Answer 1

实际上，你的代码都很好。您在fig的定义中犯了一个简单的错误.尝试以下操作

fig = go.FigureWidget([
go.Scatter(
x=timeserie.index,
y=timeserie.values,
mode='markers'
)
])

def update_training_dataset(index_min, index_max, sensor):
scatter = fig.data[0]
index = timeserie.loc[(timeserie.index >= index_min) & (timeserie.index <= index_max)].index
sensor_value = timeserie.loc[scatter.x, sensor].values
with fig.batch_update():
fig.layout.yaxis.title = sensor
scatter.x = index
scatter.y = sensor_value

interactive(update_training_dataset, index_min=index, index_max=index, sensor=timeserie.columns)

您错误地定义了x=timeserie.index.values实际上应该x=timeserie.index。

更改此值时，结果很好。