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Default bar width on date axes should be smarter

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评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
38/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活跃度
停滞
技术栈
python
领域
data-visualization

调研方向

从 issue 中的最小 Python 示例开始，并将行为与 plotly.js issue #6199 进行比较。当单个日期点能够以合理的默认宽度渲染出可见的条形，而多点条形仍保持当前行为时，即视为完成。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

feature P3

This is likely a similar issue to https://github.com/plotly/plotly.js/issues/6199

Plotly version: 6.2.0

Minimal Example 
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import datetime

data = [
    {"date": datetime.date(2025,7,20), "net_sales": 23.34, "gross_sales": 32.98},
    {"date": datetime.date(2025,7,21), "net_sales": 45.21, "gross_sales": 68.12},
    {"date": datetime.date(2025,7,22), "net_sales": 12.98, "gross_sales": 34.54},
    {"date": datetime.date(2025,7,23), "net_sales": 41.32, "gross_sales": 45.32},
]

df = pd.DataFrame.from_records(data)

def make_figure(df, width=None):
    fig = go.Figure()
    fig.add_trace(go.Bar(
        x=df['date'],
        y=df['net_sales'],
        xperiod=24*60*60*1000,
        xperiod0=df['date'].min(),
        xperiodalignment="middle"
    ))
    fig.add_trace(go.Bar(
        x=df['date'],
        y=df['gross_sales'],
        xperiod=24*60*60*1000,
        xperiod0=df['date'].min(),
        xperiodalignment="middle"
    ))
    fig.update_layout(
        xaxis={
            'ticklabelmode': 'period',
            'tickmode': 'auto',
            'dtick': 24*60*60*1000,
            'range': (df['date'].min(), df['date'].max() + datetime.timedelta(days=1))
        })
    fig.show(renderer="browser")

make_figure(df)
make_figure(df[0:1])

When plotting a bar chart of aggregated timeseries data, strange behaviour happens when there's only 1 data point or group. When there are multiple bars each bar is displayed as one would expect (first screenshot below), but when there's only a single data point the bar is invisible, and specifically the bar width is set to 1ms or 0.5px (second screenshot).

Image Image
主要语言
Python
星标
18.8k
派生
2.8k
平均合并
13 小时 41 分钟
30 天内合并 PR
21

贡献指南

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  1. 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。

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