在 hvplot 中自定义标记列表

Question

我有一个像这样的数据集：

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2),columns=['A','B'])
df['group'] = np.random.choice(4,size=10)
df['category'] = np.random.choice(['CC','DD'],size=10)
df['sizes'] = np.random.randint(10,50,size=10)

我想要一个 A 与 B 的散点图，其中标记由 'group' 列着色，标记类型基于 'category' 列，标记大小基于 'sizes'列。

以下...

scatter = df.hvplot.scatter(x='A',y='B',color='group',padding=0.1,cmap='Set1',size='sizes')
scatter

...让我得到正确的着色，而当我得到 "Cannot declare mapping for 'size' option"（知道为什么吗？）时，我实际上得到了正确的标记大小。

但是，我似乎无法获得基于 'category' 列的标记类型。

我试过了...

markers=['x' if zone=='DD' else 'o' for zone in df['category']]
scatter = df.hvplot.scatter(x='A',y='B',color='group',padding=0.1,cmap='Set1',size='sizes',marker=markers)
scatter

... 但它会将所有点转换为十字（x），将 none 转换为圆（o）。

我也试过添加一列：

df['markers'] = np.random.choice(['x','o'],size=10)

然后...

scatter = df.hvplot.scatter(x='A',y='B',color='group',padding=0.1,cmap='Set1',size='sizes',marker='markers')
scatter

...但这会引发错误并且根本不起作用。

使用 hvplot 按变量自定义标记的正确方法是什么？

感谢您的建议。

编辑 1： 现在我也尝试使用 holoviews.dim, 1. 与 holoviews:

hvd = hv.Dataset(df,['A'],['B','markers'])
markers_custom = hv.dim('markers').apply(hvd)

hvd.to.scatter().opts(marker=marker)

然后 2. 再次使用 hvplot:

scatter = df.hvplot.scatter(x='A',y='B',marker=markers_custom)

我得到：

TypeError [Call holoviews.ipython.show_traceback() for details] unhashable type: 'numpy.ndarray'

...在这两种情况下。

Answer 1

它适用于我的自定义列：

import numpy as np, pandas as pd, holoviews as hv, hvplot.pandas
hv.extension("bokeh")
np.random.seed(3)

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2),columns=['A','B'])
df['group'] = np.random.choice(4,size=10)
df['category'] = np.random.choice(['CC','DD'],size=10)
df['sizes'] = np.random.randint(10,50,size=10)
df['marker'] = df.category.replace("DD","x").replace("CC","circle")

df.hvplot.scatter(x='A',y='B', color="group", size="sizes", marker="marker")

Answer 2

以上方法有效，但我们强烈建议不要转换您的实际数据，除非您确实需要，这就是我们引入所谓的 dim 表达式的原因，您可以阅读有关 here 的内容。这些使您无需接触数据即可表达复杂的转换，例如在你的例子中你可以这样做：

import holoviews as hv

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2),columns=['A','B'])
df['group'] = np.random.choice(4,size=10)
df['category'] = np.random.choice(['CC','DD'],size=10)
df['sizes'] = np.random.randint(10,50,size=10)
marker = hv.dim("category").categorize({'DD': 'x'}, default='circle')

df.hvplot.scatter(x='A',y='B', color="group", size="sizes", marker=marker)

此处的转换基本上采用类别列并通过将所有 'DD' 值映射到 'x' 并将所有其他值映射到 'circle' 来转换它。

在 hvplot 中自定义标记列表

Customizing marker lists in hvplot

python

holoviews

hvplot

holoviz