Streaming dataframe visualization
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
Read streamz.dataframe.core.Frames and Frame first, then compare the HoloViews/Bokeh and Altair options named in the issue. Done means the chosen approach covers automatic plot-style selection, full updates for Frames, and incremental streaming or removal updates for Frame; no test or file path is named in the issue.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The streamz.dataframe module could use a good plot method. This has two requirements:
- Relatively automatic selection of plot styles
- Support for updating results, either a full update of all data or an incremental update of new data / removal of old data
As far as I can tell there are two options here:
- Holoviews backed by Bokeh cc @philippjfr
- Altair, see https://github.com/altair-viz/altair/issues/435
I believe that both libraries are filling out their capabilities here.
There are two different situations to cover.
- Updating plots, where we get a new dataset every update. In Bokeh-parlance this would presumably trigger a
column_data_source.update(new_df)call. This corresponds to thestreamz.dataframe.core.Framesclass - Streaming plots, where we get a few more rows of the dataset. In Bokeh-parlance this would presumably trigger a
column_data_source.stream(new_df, n)call. This corresponds to thestreamz.dataframe.core.Frameclass.
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.3k
- フォーク
- 149
- 平均マージ
- 17時間 39分
- マージ済み PR（30日）
- 1
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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