Plotly 不能很好地处理条形图的 NA。我该在哪里解决这个问题？

Question

我想用 plotly 后端创建一个条形图。我使用aggregate-函数来计算每个类别中的项目数。让我举个例子。 首先我创建一些测试数据：

import holoviews as hv
hv.extension('plotly')
import numpy as np
import pandas as pd
samples = 100

pets = ['Cat', 'Dog', 'Hamster', 'Rabbit']
genders = ['Female', 'Male']

pets_sample = np.random.choice(pets, samples)
gender_sample = np.random.choice(genders, samples)
df=pd.DataFrame(data={'pet':pets_sample,'gender':gender_sample,})
df['pet']=pd.Categorical(df['pet'])
df['gender']=pd.Categorical(df['gender'])
# Delete male hamsters so we have an empty category-combination
df=df[~((df['pet']=='Hamster') & (df['gender']=='Male'))]
df['name']=['Animal #'+str(i) for i in range(len(df))]
df=df[['name','pet','gender']]
df

当我尝试绘制这个时，使用

bars = hv.Bars(df, kdims=['pet', 'gender'],vdims='name').aggregate(function=np.count_nonzero)

bars.opts(width=1000,multi_level=False)

我收到以下错误：ValueError: Out of range float values are not JSON compliant。

原因是（我认为）聚合表中有一个 NA：

hv.Table(df, kdims=['pet', 'gender'],vdims='name').aggregate(function=np.count_nonzero)

返回

您可以通过向数据框添加一个新列来解决此问题，该列仅包含一个并使用 np.sum 而不是 np.count_nonzero 然后一切正常：

df['ones']=1
bars=hv.Bars(df, kdims=['pet', 'gender'],vdims=[('ones','count')]).aggregate(function=np.sum)
bars.opts(width=1000,multi_level=False)

我认为在制作条形图时 NA 应该默认为零。如果我使用bokeh 作为后端，我的原始方法可以正常工作。 我想知道哪里是解决这个问题的好地方。 plotly的holoviews的github？

Answer 1

说实话，我查看了回溯，这似乎是bokeh 的问题，因为

1. holoviews 使用
2. panel 调用
3. bokeh 生成一个json
4. 应该用plotly渲染

在这个过程中，这条线在bokeh内部的某个地方被调用，

json.dumps(
    obj,
    cls=BokehJSONEncoder,
    allow_nan=False,
    indent=indent,
    separators=separators,
    sort_keys=True,
    **kwargs
)

其中allow_nan 设置为False。

我引用bokehBokehJSONEncoder的文档

如果allow_nan 为真（默认），则 NaN、Infinity 和 -Infinity 将按此编码。此行为不符合 JSON 规范，但与大多数基于 JavaScript 的编码器和解码器一致。否则，对这些浮点数进行编码将是一个 ValueError。

因为这是pythonjson bulid-in使用的类。

不知道这个被禁用的原因，但是看起来是故意的，因为这个不能设置。

我认为因为很难获得关于这个主题和所有关系的概述，你应该在holoviz 论坛中解决你的问题。这似乎是所有专家都在的地方。

也可以是bokeh 论坛。