Plotly 甘特圖
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在 Python 中使用
plotly.express的timeline()函式建立甘特圖 -
在 Python 中使用
plotly.figure_factory的create_gantt()函式建立甘特圖
本教程將討論在 Python 中使用 Plotly 的 timeline() 和 create_gantt() 函式建立甘特圖。
在 Python 中使用 plotly.express 的 timeline() 函式建立甘特圖
甘特圖用於顯示專案進度。我們可以使用 plotly.express 的 timeline() 函式來建立甘特圖。
我們必須建立一個資料框，該資料框應包含三個變數任務、開始資料和結束日期。
任務應該是一個包含作業名稱的字串。開始和結束日期應該是格式年-月-日的字串。
例如，讓我們建立一個包含三個作業的資料框，使用 timeline() 函式建立其甘特圖，並使用 color 引數為每個條形圖賦予不同的顏色。請參閱下面的程式碼。
import plotly.express as px
df = [dict(Task="Job A", Start='2022-01-01', Finish='2022-02-28'),
dict(Task="Job B", Start='2022-03-05', Finish='2022-04-15'),
dict(Task="Job C", Start='2022-02-20', Finish='2022-05-30')]
fig = px.timeline(df, x_start='Start', x_end='Finish', y='Task', color='Task')
fig.show()
輸出：
我們可以使用 color_discrete_sequence 引數更改預設顏色序列。我們可以將顏色序列設定為 Plotly 支援的顏色序列，如 Dark24 或 Light24。
例如，讓我們改變上面直方圖的顏色和圖案順序。請參閱下面的程式碼。
import plotly.express as px
df = [dict(Task="Job A", Start='2022-01-01', Finish='2022-02-28'),
dict(Task="Job B", Start='2022-03-05', Finish='2022-04-15'),
dict(Task="Job C", Start='2022-02-20', Finish='2022-05-30')]
fig = px.timeline(df, x_start='Start', x_end='Finish', y='Task', color='Task',color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Light24)
fig.show()
輸出：
除了使用顏色序列，我們還可以使用 color_discrete_map 引數為每個條形賦予任何顏色。此引數用於覆蓋預設顏色。
如果我們只更改幾個條形顏色，其餘的將從顏色序列中分配。
例如，讓我們將前兩個條形顏色更改為黃色和黑色。請參閱下面的程式碼。
import plotly.express as px
values = [[3,4,5],[2,2,2]]
labels = ['Day1','Day2','Day3']
fig = px.histogram(x=labels, y=values, width=500, height=400, color=labels, pattern_shape=labels,color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Light24, pattern_shape_sequence=['-','.','x'], color_discrete_map={'Day1': 'yellow', 'Day2': 'black'})
fig.show()
輸出：
我們還可以使用 title() 引數更改圖表的標題並將其值設定為字串。我們可以使用 width 和 height 引數來設定圖表的寬度和高度（以畫素為單位）。
我們可以使用 hover_name 引數設定懸停標題，並將其值設定為資料框列或字串列表。我們還可以使用 text 引數在每個欄內新增文字，並將其值設定為資料框列或字串列表。
我們可以使用 opacity 引數設定條形的不透明度，並將其值設定為 0 到 1。要將甘特圖轉換為在每個子圖中包含單個條形的一組子圖，我們可以將 facet_row 用於行和 facet_col 用於列並將其值設定為整數或字串列表將用於設定子圖的名稱。
我們可以使用 facet_row_spacing 和 facet_col_spacing 引數更改每個子圖之間的間距，並將其值設定為從 0 到 1 的浮點數。
例如，讓我們更改上面提到的屬性。請參閱下面的程式碼。
import plotly.express as px
df = [dict(Task="Job A", Start='2022-01-01', Finish='2022-02-28'),
dict(Task="Job B", Start='2022-03-05', Finish='2022-04-15'),
dict(Task="Job C", Start='2022-02-20', Finish='2022-05-30')]
fig = px.timeline(df, x_start='Start', x_end='Finish', y='Task', color='Task', title='Gantt Chart', hover_name='Task', text='Task', opacity=0.8, facet_row='Task')
fig.show()
輸出：
在 Python 中使用 plotly.figure_factory 的 create_gantt() 函式建立甘特圖
我們可以使用 plotly.figure_factory 的 create_gantt() 函式來建立甘特圖。我們必須建立一個資料框，該資料框應包含三個變數任務、開始資料和結束日期。
任務應該是一個包含作業名稱的字串。開始和結束日期應該是格式年-月-日的字串。
例如，讓我們建立一個包含三個作業的資料框並建立它的甘特圖。請參閱下面的程式碼。
import plotly.figure_factory as pff
df = [dict(Task="Job A", Start='2022-01-01', Finish='2022-02-28'),
dict(Task="Job B", Start='2022-03-05', Finish='2022-04-15'),
dict(Task="Job C", Start='2022-02-20', Finish='2022-05-30')]
fig = pff.create_gantt(df)
fig.show()
輸出：
我們可以使用 index_col 和 colors 引數更改每個條的顏色。我們必須定義要在顏色設定中使用的列，並將其傳遞到 index_col 引數中，就像我們可以將其設定為任務一樣，使用任務名稱為每個條形圖賦予顏色。
我們可以使用 colors 引數中的任務名稱和 RGB 值來設定顏色。例如，讓我們設定上圖中每個條的顏色。
請參閱下面的程式碼。
import plotly.figure_factory as pff
df = [dict(Task="Job A", Start='2022-01-01', Finish='2022-02-28'),
dict(Task="Job B", Start='2022-03-05', Finish='2022-04-15'),
dict(Task="Job C", Start='2022-02-20', Finish='2022-05-30')]
fig = pff.create_gantt(df, index_col='Task', colors={'Job A':'rgb(255,0,0)','Job B':'rgb(0,255,0)','Job C':'rgb(0,0,255)'})
fig.show()
輸出：
我們可以使用 show_colorbar 引數顯示顏色條並將其設定為 true。我們可以使用 group_task 引數來設定每個條的位置。
我們可以使用 showgrid_x 和 showgrid_y 引數來顯示或隱藏 x 和 y 軸網格。我們可以使用 bar_width 引數設定條的寬度並將其設定為浮點值。
我們還可以使用 title() 引數更改圖表的標題並將其值設定為字串。我們可以使用 width 和 height 引數來設定圖表的寬度和高度（以畫素為單位）。
我們還可以使用 show_hover_fill 引數啟用或禁用填充區域的懸停文字，並將其值設定為布林值。
例如，讓我們更改上面提到的屬性。請參閱下面的程式碼。
import plotly.figure_factory as pff
df = [dict(Task="Job A", Start='2022-01-01', Finish='2022-02-28'),
dict(Task="Job B", Start='2022-03-05', Finish='2022-04-15'),
dict(Task="Job C", Start='2022-02-20', Finish='2022-05-30')]
fig = pff.create_gantt(df, index_col='Task', colors={'Job A':'rgb(255,0,0)','Job B':'rgb(0,255,0)','Job C':'rgb(0,0,255)'},show_colorbar=True, group_tasks=True, showgrid_x=True, bar_width=0.5)
fig.show()
輸出：
