Groups and stacked/dodged positions.

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#608 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
28/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
numpy, pandas, python
Lĩnh vực
data-visualization

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách tái hiện các ví dụ với geom_col, position='stack', position='dodge' và position_dodge2 bằng dữ liệu full_df được cung cấp. Theo dõi cách các position này xử lý các ánh xạ group='replicate' và fill='species' được chỉ định tường minh; khi hoàn tất, cần cung cấp một cách đã được lập tài liệu và kiểm thử để dodge các nhóm replicate trong khi vẫn giữ species được xếp chồng, không cần điều chỉnh thủ công x hoặc width.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Discussion Feature

I'm dealing with a figure where I would like to be able to dodge columns based on the group aesthetic while having the columns stay stacked on the fill aesthetic.

My intuition was that for geometries that use the group aesthetic, color/fill is assumed to be used as the group when it is not explicitly mapped to a variable. This seems to be the case with geom_line, for instance.

However, when using position_dodge and an explicitly mapped group, the bars appear to still be dodged by the group + fill variable.

To show some examples with a toy dataset:

df = pd.DataFrame(dict(
    day=np.repeat(range(1, 5), 3),
    species=np.tile(['A', 'B', 'C'], 4),
    counts=np.random.randint(0, 200, 12),
    replicate=1
))

df_replicates = df.query('day==2').assign(replicate=2).assign(counts=np.random.randint(0, 200, 3))

full_df = pd.concat([df, df_replicates])
day species counts replicate
1 A 49 1
1 B 92 1
1 C 195 1
2 A 110 1
2 B 150 1
2 C 32 1
3 A 9 1
3 B 146 1
3 C 195 1
4 A 161 1
4 B 190 1
4 C 100 1
2 A 88 2
2 B 87 2
2 C 32 2

In this case, we have two different samples/replicates in day 2.

Default Behaviour

(p9.ggplot(full_df)
 + p9.aes('day', 'counts', fill='species', group='replicate')
 + p9.geom_col()
)

image

Since the default position is stack, specifying the group as the replicate stacks the bars for each of the replicates of day 2 following the order of species-replicate: A-1, B-1, C-1, A-2, B-2, C-2. Fair enough, this is probably the expected and desired behaviour.

Dodged Behaviour

The issue arises when we attempt to dodge the groups, so that the height of the bars still represents the total counts in a single sample:

position_dodge
(p9.ggplot(full_df)
 + p9.aes('day', 'counts', fill='species', group='replicate')
 + p9.geom_col(position='dodge')
)

image

The group (replicates) have now been properly dodged/unstacked in day 2, but the previously stacked species all start now in the same x-y coords of the day-group instead of being stacked. Lowering the alpha a tad helps to see it better:

image

position_dodge2

The results with position_dodge2 are also problematic, since the width of the bars doesn't seem to be properly calculated (day 1 values become half as wide, while values for day 2 stay the same and overlap with values from the other days).

In any case, this completely unstacks the species/fill aesthetic, which is something we don't want even if bars' width was properly calculated.

The hacky solution

I thought that manually changing the x values (works in this case but would be a bit harder if the x variable was a Categorical, for instance) and generating a width variable to pass as an aesthetic manually setting the width of the day 2 values to .25 should allow me to make this work:

(full_df
 .assign(day=lambda dd: np.where(dd.replicate == 2, dd.day + .22, dd.day))
 .assign(day=lambda dd: np.where(dd.day==2, dd.day - .22, dd.day))
 .assign(width=lambda dd: np.where(dd.day.round() == 2, .4, .8))
 .pipe(lambda dd: p9.ggplot(dd)
 + p9.aes('day', 'counts', fill='species', group='replicate')
 + p9.geom_col(position='stack', mapping=p9.aes(width='width'))
)

image

I actually managed to solve this while writing the issue with this hacky solution, but still, it feels like there might be some way to include this behaviour in some position variety? I don't know if this situation is common enough to justify generating a specific position_dodgestack or something like that, but what do you think?

Ngôn ngữ chính
Python
Star
4.8k
Fork
260
Merge trung bình
2 ngày 12 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
4

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của has2k1/plotnine

Tất cả issue của has2k1/plotnine

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.