Comment faire pour modifier la liste de kdims d'un ensemble de données holoviews

Question

J'ai un ensemble de données tabulaires et il a plusieurs colonnes qui pourraient être la dimension clé pour certaines parcelles.

ds = hv.Dataset(data_df, kdims=['time', 'forecasttime', 'group'], vdims=['speed']) 

je pouvais utiliser une parcelle initiale de la courbe:

ds.to(hv.Curve, kdims=['time'], vdims=['speed']) 

Cela fournirait des courbes de timeseries avec un widget sélecteur sur 'forecasttime', 'groupe'.

Ce que je voudrais réaliser est de tracer une courbe qui ignore la dimension clé 'forecasttime', 'groupe'. Alors que je pouvais réaliser certains samething en définissant mon objet Dataset d'une manière différente comme ce qui suit:

ds = hv.Dataset(data_df, kdims=['time'], vdims=['speed']) 
ds.to(hv.Curve, kdims=['time'], vdims=['speed']) 

J'espérais que je pouvais supprimer une dimension clé des kdims de ds après il est défini. "Que pouvais-je faire?"

Je suis novice en holoviews. Peut-être que je n'utilise pas correctement l'objet Dataset de holoviews. J'apprécierais également tout conseil.

Answer 1

Vous pouvez facilement ignorer les dimensions supplémentaires en déclarant le mot-clé groupby vide dans l'appel à .to, par ex.

ds.to(hv.Curve, kdims=['time'], vdims=['speed'], groupby=[]) 

Cela dit, dans le cas d'une courbe, il est un peu bizarre d'ignorer une dimension et vous pouvez finir avec la courbe en zig-zag à travers l'intrigue. Puisque je ne connais pas la structure de vos données, cela pourrait bien être une chose valide à faire. Si vous voulez au lieu de superposer chaque courbe quelque chose comme cela pourrait être ce que vous voulez:

ds.to(hv.Curve, kdims=['time'], vdims=['speed'], groupby=['group']).overlay() 

ou plus simplement écrit:

ds.to(hv.Curve, 'time', 'speed', 'group').overlay()