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Cambiar el color a una columna en un gráfico de barras apiladas

Hola a todos, tengo algunos problemas al usar el gráfico de barras apiladas en Power BI. Por el momento estoy usando las siguientes dos medidas en el eje Y (cada medida usa otras medidas, pero esa parte es correcta):

Load Chart BESS = 
SWITCH(TRUE(),
SELECTEDVALUE(Horario[Horario]) = "Base", [LOAD Demanda Base Temp],
SELECTEDVALUE(Horario[Horario]) = "Intermedio", IF ([NET Demanda Int Temp]>[LOAD Demanda Int Temp], [LOAD Demanda Int Temp],[NET Demanda Int Temp]),
SELECTEDVALUE(Horario[Horario]) = "Punta", [NET Demanda Punta Temp])



Net Chart BESS = 
SWITCH(TRUE(),
SELECTEDVALUE(Horario[Horario]) = "Base", -[Base Demand Dif],
SELECTEDVALUE(Horario[Horario]) = "Intermedio", [Intermediate demand Diff GRAFICA],
SELECTEDVALUE(Horario[Horario]) = "Punta", [Peak Demand Dif])

En el eje X, estoy usando una columna de una tabla como la siguiente:

Horario

Base
Intermedio
Punta

Usando esto en el gráfico de barras apiladas, obtuve el siguiente resultado:

alfertab_0-1708468605176.png

Este es un muy buen resultado, sin embargo, necesito cambiar un poco los colores. Lo que corresponde a NET en BASE e Intermedio debe estar en naranja como lo está en el gráfico, sin embargo, la parte de Net en "Pico" debe ser negra y mostrar solo el borde. Hice un pequeño ejemplo.

alfertab_2-1708469519658.png

¿Alguien sabe cómo hacerlo?

1 ACCEPTED SOLUTION
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Hola a todos, encontré una solución a mi problema. La solución es usar la librería matplotlib de python. El código que utilicé fue el siguiente:

# El código siguiente, que crea un dataframe y quita las filas duplicadas, siempre se ejecuta y actúa como un preámbulo del script: 

# dataset = pandas.DataFrame(undefined, undefined.1, undefined.2, undefined.3)
# dataset = dataset.drop_duplicates()

# Pegue o escriba aquí el código de script:
import matplotlib as mb
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#Hacer bonito el gráfico
mb.rcParams['font.size'] =12
mb.rcParams['text.color'] ="#000000"
mb.rcParams['axes.labelcolor']="white"
mb.rcParams['xtick.color']="white"
mb.rcParams['ytick.color']="white"

#Definir Parámetros
Horario = dataset.loc[0:6,'Horario'].tolist()
Load_base= dataset.loc[0:6,'Grafica Load perfil BESS Base'].tolist()
Net_base = dataset.loc[0:6,'Grafica Net perfil BESS Base'].tolist()
Load_int= dataset.loc[0:6,'Grafica Load perfil BESS Int'].tolist()
Net_int = dataset.loc[0:6,'Grafica Net perfil BESS Int'].tolist()
Load_peak = dataset.loc[0:6,'Gráfica Load perfil BESS punta'].tolist()
Net_peak = dataset.loc[0:6,'Gráfica Net perfil BESS punta'].tolist()

#Formato Condicional para demanda Intermedio
Int_demand_conditional = dataset.loc[0:6,'Intermediate Demand Dif tarjeta']
color_cond_Int_1 = np.where(Int_demand_conditional>0,"#B3B3B3","#FBED1D")
color_cond_Int_2 = np.where(Int_demand_conditional>0, "#FBED1D", "#000000")
color_cond_Int_edgecolor_1 = np.where(Int_demand_conditional>0,"#B3B3B3","#FBED1D")
color_cond_Int_edgecolor_2 = np.where(Int_demand_conditional>0, "#FBED1D", "#B3B3B3")

#Cambiar color de la parte de afuera del fondo
plt.figure(facecolor="#000000")

#Cambiar color de fondo
ax=plt.axes()
ax.set_facecolor("#000000")

#Crear barras 
plt.bar (Horario, Load_base, color ="#b3b3b3", edgecolor="#b3b3b3",linewidth=2  )
plt.bar (Horario, Net_base, bottom = Load_base, color = "#FBED1D", edgecolor="#FBED1D",linewidth=2)
plt.bar (Horario, Load_int, color = color_cond_Int_1, edgecolor=color_cond_Int_edgecolor_1,linewidth=2 )
plt.bar (Horario, Net_int, bottom = Load_int, color = color_cond_Int_2, edgecolor=color_cond_Int_edgecolor_2,linewidth=2 )
plt.bar (Horario,Net_peak, color ="#FBED1D", edgecolor="#FBED1D",linewidth=2  )
plt.bar (Horario,Load_peak, bottom = Net_peak, color ="#000000", edgecolor="#b3b3b3",linewidth=2 )

#Nombrar ejes
plt.xlabel("Horario")
plt.ylabel("Demanda [kW]")

#Poner leyendas
plt.legend(["Load", "Net"])

plt.show()

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Hola a todos, encontré una solución a mi problema. La solución es usar la librería matplotlib de python. El código que utilicé fue el siguiente:

# El código siguiente, que crea un dataframe y quita las filas duplicadas, siempre se ejecuta y actúa como un preámbulo del script: 

# dataset = pandas.DataFrame(undefined, undefined.1, undefined.2, undefined.3)
# dataset = dataset.drop_duplicates()

# Pegue o escriba aquí el código de script:
import matplotlib as mb
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#Hacer bonito el gráfico
mb.rcParams['font.size'] =12
mb.rcParams['text.color'] ="#000000"
mb.rcParams['axes.labelcolor']="white"
mb.rcParams['xtick.color']="white"
mb.rcParams['ytick.color']="white"

#Definir Parámetros
Horario = dataset.loc[0:6,'Horario'].tolist()
Load_base= dataset.loc[0:6,'Grafica Load perfil BESS Base'].tolist()
Net_base = dataset.loc[0:6,'Grafica Net perfil BESS Base'].tolist()
Load_int= dataset.loc[0:6,'Grafica Load perfil BESS Int'].tolist()
Net_int = dataset.loc[0:6,'Grafica Net perfil BESS Int'].tolist()
Load_peak = dataset.loc[0:6,'Gráfica Load perfil BESS punta'].tolist()
Net_peak = dataset.loc[0:6,'Gráfica Net perfil BESS punta'].tolist()

#Formato Condicional para demanda Intermedio
Int_demand_conditional = dataset.loc[0:6,'Intermediate Demand Dif tarjeta']
color_cond_Int_1 = np.where(Int_demand_conditional>0,"#B3B3B3","#FBED1D")
color_cond_Int_2 = np.where(Int_demand_conditional>0, "#FBED1D", "#000000")
color_cond_Int_edgecolor_1 = np.where(Int_demand_conditional>0,"#B3B3B3","#FBED1D")
color_cond_Int_edgecolor_2 = np.where(Int_demand_conditional>0, "#FBED1D", "#B3B3B3")

#Cambiar color de la parte de afuera del fondo
plt.figure(facecolor="#000000")

#Cambiar color de fondo
ax=plt.axes()
ax.set_facecolor("#000000")

#Crear barras 
plt.bar (Horario, Load_base, color ="#b3b3b3", edgecolor="#b3b3b3",linewidth=2  )
plt.bar (Horario, Net_base, bottom = Load_base, color = "#FBED1D", edgecolor="#FBED1D",linewidth=2)
plt.bar (Horario, Load_int, color = color_cond_Int_1, edgecolor=color_cond_Int_edgecolor_1,linewidth=2 )
plt.bar (Horario, Net_int, bottom = Load_int, color = color_cond_Int_2, edgecolor=color_cond_Int_edgecolor_2,linewidth=2 )
plt.bar (Horario,Net_peak, color ="#FBED1D", edgecolor="#FBED1D",linewidth=2  )
plt.bar (Horario,Load_peak, bottom = Net_peak, color ="#000000", edgecolor="#b3b3b3",linewidth=2 )

#Nombrar ejes
plt.xlabel("Horario")
plt.ylabel("Demanda [kW]")

#Poner leyendas
plt.legend(["Load", "Net"])

plt.show()

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Proporcione datos de muestra que cubran su problema o pregunta por completo, en un formato utilizable (no como una captura de pantalla).

No incluya información confidencial ni nada que no esté relacionado con el problema o la pregunta.

Si no está seguro de cómo cargar datos, consulte https://community.fabric.microsoft.com/t5/Community-Blog/How-to-provide-sample-data-in-the-Power-BI-...

Muestre el resultado esperado en función de los datos de muestra que proporcionó.

¿Quieres respuestas más rápidas? https://community.fabric.microsoft.com/t5/Desktop/How-to-Get-Your-Question-Answered-Quickly/m-p/1447...

@lbendlin Gracias por la recomendación, ya actualicé el post. Hice algunos cambios con respecto al original porque encontré una manera de editar barras separadas.

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