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Hvplot 默认图例的位置在图的右侧。
如何更改此默认图例位置？

import numpy as np
import pandas as pd
import hvplot
import hvplot.pandas
import holoviews as hv

data = np.random.normal(size=[50, 2])
df = pd.DataFrame(data, columns=['a', 'b'])
df.hvplot.line()

我有一个简单的数据框，其中包含我想使用 hvpolot.heatmap 进行可视化的列和行。我可以做一些非常相似的事情：

df.style.background_gradient(cmap='summer')

.. 在 Jupyter 中，看起来像：

数据框非常简单：

> df.index
Index(['ackerland', 'friedhof', 'gartenland', 'gehoelz', 'golfplatz',
       'gruenland', 'heide', 'kleingarten', 'laubholz', 'mischholz', 'moor',
       'nadelholz'],
      dtype='object')
> df.columns
Index(['hiking', 'biking', 'walking', 'sport', 'friends', 'family', 'picnic'], dtype='object')

但是当我这样做时：

>import hvplot.pandas
>df.hvplot.heatmap(colorbar=True)
ValueError: Dimensions must be defined as a tuple, string, dictionary or Dimension instance, found a NoneType type.```

这也不起作用：

>df.hvplot.heatmap(x=df.index, y=df.columns, colorbar=True)
ValueError: The truth value of a Index is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我已经阅读了大多数关于此的文档，但仍然不完全理解如何在 hvplot/holoviews/bokeh 中为 Pandas 数据框指定值维度： …

我已经用 hvplot 创建了以下图，并希望在该图中旋转 xlabels：

import numpy as np
import pandas as pd
import hvplot.pandas
import holoviews as hv

my_plot = pd.DataFrame(np.random.normal(size=[50, 2])).hvplot()

我正在尝试向散点图中的点添加标签或悬停列，但无济于事。

用作示例数据：

import pandas as pd
import holoviews as hv
import hvplot.pandas

df = pd.read_csv('http://assets.holoviews.org/macro.csv', '\t')

df.query("year == 1966").hvplot.scatter(x="gdp", y="unem")

结果如下图。如果我将鼠标悬停在此项目上，我将看不到该点代表哪个国家（这使它变得毫无用处）。我可以color="country"在散点图调用中使用附加关键字。这将导致额外的图例（可以关闭）并且值 country: countryname 被添加到悬停字段中。

是否有一个选项可以将列添加到我的悬停而不添加图例和更改颜色？

我最近一直在使用bokeh作图。我刚刚发现了全息视图，并想绘制一个基本的箱形图。

在我的箱形图中，我尝试为要分组数据的类别之一上色。这是我正在使用的代码：

hv.extension('bokeh') %opts BoxWhisker (box_color='blue') boxwhisker = hv.BoxWhisker(pool_ride_distance_time_year_less_hour, ['total_time', 'customer'], 'amount') plot_opts = dict(show_legend=False, width=800, height=400)

我正在尝试根据客户变量（是/否虚拟变量）对颜色进行不同的着色。当我尝试在box_color中包含列表时，它不起作用。在数据集中还包括一个带有颜色的额外变量并不能解决问题。关于如何使其运作的任何想法？谢谢！

如何向 hvplot 添加水平线？Holoviews 有 .HLine 和 .VLine 但不确定如何通过 pandas.hvplot 或 hvplot 访问它

这是一个示例数据框和绘图脚本。

import pandas as pd
import hvplot.pandas

df = pd.DataFrame({'A':[100], 'B':[20]})
df = df.reset_index()

print(df)
#   index   A       B
#0  0       100     20

# create plot
plot = df.hvplot.bar(y=['A', 'B'], x='index', 
              rot=0, subplots=False, stacked=True)

plot

如何在 Databricks 上运行 HoloViews 图或 Hvplot？

生成的图还应该保持所有交互性。

我有一个带有两条静态 HLine 的条形图，并且想向它们添加标签（或图例），以便在绘图上定义它们。我尝试过类似的东西：

eq = (
    sr2.hvplot(
        kind="bar", 
        groupby ="rl", 
        dynamic = False,) 
    * hv.HLine(0.35, name="IA1").opts(color='red')
    * hv.HLine(0.2, label="IA2").opts(color='green')
)

但图表没有附带标签。

我有一个包含类别和子类别的图。我想绘制它，使其不堆叠，但我希望类别在其值不存在时不显示。

您可以在下面找到示例代码和我正在尝试做的事情的图片。在图片上，您可以看到 X 中 B 的位置和 Y 中 C 的位置。我希望它们不在那里。我怎么做？

import pandas as pd
import hvplot.pandas

df = pd.DataFrame({
    'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'subcategory': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
    'value': [10, 20, 0, 30, 40, 0]
})

df_filtered = df[df['value'] != 0]

grouped = df_filtered.groupby(['category', 'subcategory']).sum()

grouped.hvplot.bar(stacked=False, by='category')