Как настроить столбцы на диаграмме в зависимости от условия подмножества ⇐ Python

[Anonymous]

Я столкнулся с проблемой, как показано на изображении ниже. Я пытаюсь создать гистограмму на основе групп методов лечения, на основе раскрывающегося списка. Если я отменяю выбор лечения, полоса должна исчезнуть и отобразиться полоски остальных процедур, однако, когда я отменяю выбор процедуры, возникают пробелы. как их избежать? пожалуйста, помогите.


def plot_(data, selected_trt):
"""
Function to plot a bar chart without markers initially and dynamically add markers
based on selected AVALC values.

Parameters:
- data (pd.DataFrame): The DataFrame containing the data.
- selected_avalc (list): A list of AVALC values for which symbols will be used in the plot.
"""
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import streamlit as st

# Create the bar chart
plt.figure(figsize=(10, 20))
# plt.barh(data['USUBJID_numeric'], data['max_ady'], color='skyblue', edgecolor='black', alpha=0.8)
# Use seaborn's barplot to color bars by treatment group
# Define a color mapping for treatment groups
treatment_colors = {
'TRT-0': '#ADD8E6',
# 'TRT--1': '#90EE90',
'TRT-1': '#E6E6FA',
'TRT-2': '#FFDAB9',
'TRT-3': '#EEE8AA',
'TRT-4': '#FFE4E1',
'TRT-5': '#FFE4E1',
'TRT-6': '#FFE4E1',
'TRT-7': '#FFE4E1',
'TRT-8': '#FFE4E1',
'TRT-9': '#FFE4E1',
'TRT-10': '#FFE4E1',
'TRT-11': '#FFE4E1',
'TRT-12': '#FFE4E1',
'TRT-13': '#FFE4E1',
}

data = data[data['TRT01P'].isin(selected_trt)]
# Assign colors based on the treatment group
data['color'] = data['TRT01P'].map(treatment_colors)
xupper = data['max_ady'].max()

# Create the bar chart
plt.figure(figsize=(10, 7))

for _, row in data.iterrows():
plt.barh(
row['USUBJID_numeric'], # Subject on the y-axis
row['max_ady'], # Days of treatment on the x-axis
color=row['color'], # Color based on treatment group
edgecolor='black',
alpha=0.8
)

legend_elements = [
Line2D([0], [0], color=color, lw=4, label=treatment)
for treatment, color in treatment_colors.items()
]
plt.legend(handles=legend_elements, title='Treatments', loc='best')
# Update the y-axis ticks to show original USUBJID values
plt.yticks(data['USUBJID_numeric'], data['USUBJID'])

# Add labels and title
plt.xlabel('Days of Treatment')
plt.ylabel('Subjects')
# plt.title('Swimmer Plot for Treatment Exposure')
# Adjust axis limits to start at (0, 0)
plt.margins(x=0, y=0.01)
ax = plt.gca()
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
plt.xlim(0, xupper+100)

# Display the plot in Streamlit
st.pyplot(plt.gcf())

selected_trt = st.sidebar.multiselect("Select Responses to Highlight", options=unique_trt, default=unique_trt)
df = df[df['TRT01P'].isin(selected_trt)]
plot_(df,selected_trt)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... -condition