Блог

Проблема

Я хотел создать интерактивный график hbar, где вы можете переключаться между 3 различными источниками данных, используя виджет выбора, обратный вызов python и локальную подачу bokeh. График с источником по умолчанию отображается нормально, но когда я переключаюсь на другой источник, метки y остаются прежними, и график становится пустым. Возврат к исходному значению в виджете выбора не отображает график, с которого я начал, и остается пустым. Когда я жестко кодирую исходный источник на другой в коде, он отображается нормально, пока я снова не переключу его с помощью виджета, поэтому сами данные, похоже, работают нормально по отдельности.

Я что-то упускаю? Я прочитал много тем, документов и руководств, но не могу найти ничего плохого в своем коде.

Вот что я сделал до сих пор:

Я читаю файл .csv и создаю 3 отдельных фрейма данных, а затем преобразую их в columndatasources. Каждый источник содержит 10 записей данных со столбцами «species», «ci_lower» и «ci_upper». Вот пример одного источника (все три построены точно так же, с разными классами таксонов):

 df = pd.read_csv(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "AZA_MLE_Jul2018_utf8.csv",), encoding='utf-8')

m_df = df[df["taxon_class"]=="Mammalia"]
m_df = m_df.sort_values(by="mle", ascending=False)
m_df = m_df.reset_index(drop=True)
m_df = m_df.head(10)
m_df = m_df.sort_values(by="species", ascending=False)
m_df = m_df.reset_index(drop=True)
m_source = bp.ColumnDataSource(m_df)
  

Я сохранил все 3 источника в dict:

 sources_dict={
    "Mammalia": m_source,
    "Aves": a_source,
    "Reptilia": r_source
}
  

… и затем создал мою переменную с именем «source», которая должна изменяться в интерактивном режиме с источником «Mammalia» по умолчанию:

 source = sources_dict["Mammalia"]
  

Затем я создал фигуру и добавил график hbar с исходной переменной следующим образом:

 plot = bp.figure(x_range=(0, np.amax(source.data["ci_upper"]) 5), y_range=source.data["species"])

plot.hbar(y="species", right="ci_lower", left="ci_upper", height=0.5, fill_color="#b3de69", source=source)
  

Затем я добавил виджет выбора с обратным вызовом python:

 def select_handler(attr, old, new):
    source.data["species"]=sources_dict[new].data["species"]
    source.data["ci_lower"]=sources_dict[new].data["ci_lower"]
    source.data["ci_upper"]=sources_dict[new].data["ci_upper"]

select = Select(title="Taxonomic Class:", value="Mammalia", options=list(sources_dict.keys()))
select.on_change("value", select_handler)
curdoc().add_root(bk.layouts.row(plot, select))
  

Я попробовал это:

Я подозревал, что ошибка заключается в функции обратного вызова, поэтому я перепробовал много разных вариантов, все с тем же плохим результатом. Я перечислю некоторые из них здесь:

Я попытался использовать собственный словарь python:

 new_data= {
        'species': sources_dict[new].data["species"],
        'ci_lower': sources_dict[new].data["ci_lower"],
        'ci_upper': sources_dict[new].data["ci_upper"]
    }
    source.data=new_data
  

Я попытался назначить весь источник данных, а не просто поменять местами данные

 source=sources_dict[new]
  

Я также пытался использовать dict()

 source.data = dict(species=sources_dict[new].data["species"], ci_lower=sources_dict[new].data["ci_lower"], ci_upper=sources_dict[new].data["ci_upper"])
  

Скриншоты

Вот скриншот начального графика, когда я запускаю файл py с помощью bokeh serve —show file.py

И здесь один после изменения выбранного значения:

Было бы очень полезно использовать любые подсказки, которые могли бы помочь мне разобраться в этом

Отвечая на ваш вопрос в комментарии, изменение data не изменяет диапазоны, потому y_range=some_thing что это просто удобство по сравнению с созданием правильного класса диапазона, который выполняется за кулисами.

Вот как вы можете сделать это вручную. Обратите внимание, что я вообще не трогаю x_range — по умолчанию он DataRange1d автоматически вычисляет свои начальные / конечные значения.

 from bokeh.io import curdoc
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import Select, ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure

d1 = dict(x=[0, 1], y=['a', 'b'])
d2 = dict(x=[8, 9], y=['x', 'y'])
ds = ColumnDataSource(d1)


def get_factors(data):
    return sorted(set(data['y']))


p = figure(y_range=get_factors(d1))
p.circle(x='x', y='y', source=ds)

s = Select(options=['1', '2'], value='1')


def update(attr, old, new):
    if new == '1':
        ds.data = d1
    else:
        ds.data = d2
    p.y_range.factors = get_factors(ds.data)


s.on_change('value', update)

curdoc().add_root(column(p, s))