如何使用plotly制作交互式时间序列图？

Question

我正在尝试使用plotly和jupyter笔记本制作一个交互式时间序列可视化。 我想有一个简单的绘图，在这里我可以使用plotly和ipywidget过滤数据帧的索引，并存储我的新索引。但是，我不知道怎么做。我正在调查文件，但没有成功。到目前为止，我正在做的是：

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go
from ipywidgets import interactive

index = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-01-15', freq='D')
timeserie = pd.DataFrame(np.random.normal(0,1,size=index.size), index=index, columns=['sensor'])
fig = go.FigureWidget([
    go.Scatter(
        x=timeserie.index.values,
        y=timeserie.values,
        mode='markers'
    )
])
 
def update_training_dataset(index_min, index_max, sensor):
    scatter = fig.data[0]
    index = timeserie.loc[(timeserie.index >= index_min) & (timeserie.index <= index_max)].index
    sensor_value = timeserie.loc[scatter.x, sensor].values
    with fig.batch_update():
        fig.layout.yaxis.title = sensor
        scatter.x = index
        scatter.y = sensor_value
 
interactive(update_training_dataset, index_min=index, index_max=index, sensor=timeserie.columns)

但是，这导致了一个奇怪的错误。。 KeyError:“[Int64Index（[15778368000000000，…]中没有一个在[index]中” 这很奇怪，因为我的timeserie索引的类型是datetimeindex。 此代码将根据用户设置的sensor、index_min、index_max的值更新数据帧。此外，我注意到日期是在select widget中提供的……我希望在这里有一个日期选择器。有人可以帮助我吗？提供任何我可以从中获得一些见解的代码吗？谢谢：）

编辑

感谢Serge，下面提供了解决方案：）

fig = go.FigureWidget([
    go.Scatter(
        x=timeserie.index,
        y=timeserie.values,
        mode='markers'
    )
])
 
def update_training_dataset(index_min, index_max, Sensor):
    scatter = fig.data[0]
    index = timeserie.loc[(timeserie.index >= index_min) & (timeserie.index <= index_max)].index
    sensor_value = timeserie.loc[scatter.x, Sensor].values
    with fig.batch_update():
        fig.layout.yaxis.title = Sensor
        scatter.x = index
        scatter.y = sensor_value
 
        
date_picker_max = DatePicker(
    description='End date',
    disabled=False,
    value = index.max()
)
 
date_picker_min = DatePicker(
    description='Start date',
    disabled=False,
    value = index.min()
)
 
interact(
    update_training_dataset, 
    index_min=date_picker_min, 
    index_max=date_picker_max, 
    Sensor=timeserie.columns
)

我仍在努力在日期选择器中设置小时：分钟：秒

编辑2 顺便说一句，不需要使用interactive而不是interactive：它们似乎支持小部件作为参数

# usual imports
from ipydatetime import DatetimePicker

fig = go.FigureWidget([
    go.Scatter(
        x=timeserie.index,
        y=timeserie.values,
        mode='markers'
    )
])
 
def update_training_dataset(index_min, index_max, Sensor):
    scatter = fig.data[0]
    index = timeserie.loc[(timeserie.index >= index_min) & (timeserie.index <= index_max)].index
    sensor_value = timeserie.loc[scatter.x, Sensor].values
    with fig.batch_update():
        fig.layout.yaxis.title = Sensor
        scatter.x = index
        scatter.y = sensor_value
 
        
date_picker_max = DatetimePicker(
    description='End date',
    disabled=False,
    value = index.max()
)
 
date_picker_min = DatetimePicker(
    description='Start date',
    disabled=False,
    value = index.min()
)
 
interact(
    update_training_dataset, 
    index_min=date_picker_min, 
    index_max=date_picker_max, 
    Sensor=timeserie.columns
)

Answer 1

实际上，你的代码都很好。您在fig的定义中犯了一个简单的错误。试试下面的方法

fig = go.FigureWidget([
    go.Scatter(
        x=timeserie.index,
        y=timeserie.values,
        mode='markers'
    )
])
 
def update_training_dataset(index_min, index_max, sensor):
    scatter = fig.data[0]
    index = timeserie.loc[(timeserie.index >= index_min) & (timeserie.index <= index_max)].index
    sensor_value = timeserie.loc[scatter.x, sensor].values
    with fig.batch_update():
        fig.layout.yaxis.title = sensor
        scatter.x = index
        scatter.y = sensor_value
 
interactive(update_training_dataset, index_min=index, index_max=index, sensor=timeserie.columns)

您在定义x=timeserie.index.values时犯了一个错误，实际上它应该是x=timeserie.index

更改此选项后，结果很好