Создать диаграмму gantt с hlines?

Question

Я пробовал несколько часов, чтобы выполнить эту работу. Я попробовал использовать пакет «python-gantt», без везения. Я также попытался замыслить (что было красиво, но я не могу размещать свои конфиденциальные данные на своем сайте, чтобы это не сработало).

Мой отправной точкой является код здесь: How to plot stacked event duration (Gantt Charts) using Python Pandas?

Три Требования:

• Включить «Имя» на оси у, а не числа.
• Если у кого-то есть несколько событий, поместите все периоды событий на одну строку (это упростит идентификацию шаблона), например. У Лизы будет только одна линия на визуальном.
• Включите «Событие», указанное в верхней части соответствующей строки (если возможно), например. Первая линия Лизы сказала бы «Нанять».

код необходимо будет динамичным, чтобы разместить много больше людей и больше возможных типов событий ...

Я открыт для предложений, чтобы представить себе: Я хочу, чтобы показать длительность различных кадровых мероприятий в течение год, чтобы помочь выявить закономерности.

from datetime import datetime 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.dates as dt 

df = pd.DataFrame({'Name': ['Joe','Joe','Lisa','Lisa','Lisa','Alice'], 
        'Event': ['Hire','Term','Hire','Transfer','Term','Term'], 
        'Start_Date': ["2014-01-01","2014-02-01","2015-01-01","2015-02-01","2015-03-01","2016-01-01"], 
        'End_Date': ["2014-01-31","2014-03-15","2015-01-31","2015-02-28","2015-05-01","2016-09-01"] 
        }) 

df = df[['Name','Event','Start_Date','End_Date']] 

df.Start_Date = pd.to_datetime(df.Start_Date).astype(datetime) 
df.End_Date = pd.to_datetime(df.End_Date).astype(datetime) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
ax = ax.xaxis_date() 
ax = plt.hlines(df.index, dt.date2num(df.Start_Date), dt.date2num(df.End_Date)) 

Answer 1

Я столкнулся с той же проблемой в прошлом. Вы, кажется, цените эстетику Plotly. Вот небольшой фрагмент кода, который использует matplotlib.pyplot.broken_barh вместо matplotlib.pyplot.hlines.

from collections import defaultdict 
from datetime import datetime 
from datetime import date 
import pandas as pd 
import matplotlib.dates as mdates 
import matplotlib.patches as mpatches 
import matplotlib.pyplot as plt 

df = pd.DataFrame({ 
    'Name': ['Joe', 'Joe', 'Lisa', 'Lisa', 'Lisa', 'Alice'], 
    'Event': ['Hire', 'Term', 'Hire', 'Transfer', 'Term', 'Term'], 
    'Start_Date': ['2014-01-01', '2014-02-01', '2015-01-01', '2015-02-01', '2015-03-01', '2016-01-01'], 
    'End_Date': ['2014-01-31', '2014-03-15', '2015-01-31', '2015-02-28', '2015-05-01', '2016-09-01'] 
}) 

df = df[['Name', 'Event', 'Start_Date', 'End_Date']] 

df.Start_Date = pd.to_datetime(df.Start_Date).astype(datetime) 
df.End_Date = pd.to_datetime(df.End_Date).astype(datetime) 

names = df.Name.unique() 
nb_names = len(names) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 

bar_width = 0.8 
default_color = 'blue' 
colors_dict = defaultdict(lambda: default_color, Hire='green', Term='red', Transfer='orange') 

# Plot the events 
for index, name in enumerate(names): 
    mask = df.Name == name 
    start_dates = mdates.date2num(df.loc[mask].Start_Date) 
    end_dates = mdates.date2num(df.loc[mask].End_Date) 
    durations = end_dates - start_dates 
    xranges = zip(start_dates, durations) 
    ymin = index - bar_width/2.0 
    ywidth = bar_width 
    yrange = (ymin, ywidth) 
    facecolors = [colors_dict[event] for event in df.loc[mask].Event] 
    ax.broken_barh(xranges, yrange, facecolors=facecolors, alpha=1.0) 
    # you can set alpha to 0.6 to check if there are some overlaps 

# Shrink the x-axis 
box = ax.get_position() 
ax.set_position([box.x0, box.y0, box.width * 0.8, box.height]) 

# Add the legend 
patches = [mpatches.Patch(color=color, label=key) for (key, color) in colors_dict.items()] 
patches = patches + [mpatches.Patch(color=default_color, label='Other')] 
plt.legend(handles=patches, bbox_to_anchor=(1, 0.5), loc='center left') 

# Format the x-ticks 
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator()) 
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y')) 
ax.xaxis.set_minor_locator(mdates.MonthLocator()) 

# Format the y-ticks 
ax.set_yticks(range(nb_names)) 
ax.set_yticklabels(names) 

# Set the limits 
date_min = date(df.Start_Date.min().year, 1, 1) 
date_max = date(df.End_Date.max().year + 1, 1, 1) 
ax.set_xlim(date_min, date_max) 

# Format the coords message box 
ax.format_xdata = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d') 

# Set the title 
ax.set_title('Gantt Chart') 

plt.show() 

Я надеюсь, что это поможет.