Изменить данные наведения по умолчанию для hvplot.hist

У меня есть следующий кадр данных с именем df, который содержит 2 столбца:

In [4]: df.head(20)                                                                               
Out[4]: 
     age age_band
0    NaN      NaN
1   61.0    55-64
2    NaN      NaN
3   55.0    55-64
4    NaN      NaN
5   67.0      65+
6    NaN      NaN
7   20.0    18-24
8   53.0    45-54
9    NaN      NaN
10   NaN      NaN
11  23.0    18-24
12  60.0    55-64
13   NaN      NaN
14  54.0    45-54
15   NaN      NaN
16  67.0      65+
17   NaN      NaN
18  50.0    45-54
19  70.0      65+

In [5]: df.info()                                                                                 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 107632 entries, 0 to 107631
Data columns (total 2 columns):
age         73289 non-null float64
age_band    73289 non-null object
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 1.6+ MB

In [7]: df["age_band"].value_counts()                                                             
Out[7]: 
45-54    22461
55-64    17048
35-44    14582
65+      12990
25-34     4078
18-24     2130
Name: age_band, dtype: int64

In [8]: df["age"].min()                                                                           
Out[8]: 19.0

In [9]: df["age"].max()                                                                           
Out[9]: 74.0

ЦЕЛЬ: я хочу построить гистограмму для df["age"] с помощью hvplot. На этом графике я хотел бы поместить возраст в ячейки, соответствующие моим значениям столбца df["age_band"]. Следующий сюжет делает это:

In [10]: df.hvplot.hist("age",bins=[18,25,35,45,55,65,74],xticks=[18,25,35,45,55,65,74],hover_cols
    ...: =["age_band"],line_width=4,line_color="w")

Когда вы наводите курсор на каждую ячейку, счетчик для каждого age_band правильно отображается как Count, однако вместо каждого значения age band отображается среднее или медиана age для каждой ячейки.

При дальнейшем исследовании выясняется, что настройка hover_cols="age_band" на самом деле не повлияла на график (вы получите идентичный график, если его опустить).

Затем я попытался использовать HoverTool:

In [11]: from bokeh.models import HoverTool 
    ...:      
    ...: hover = HoverTool(tooltips=df["age_band"].dropna()) 
    ...:  
    ...: df.hvplot.hist("age",bins=[18,25,35,45,55,65,74],xticks=[18,25,35,45,55,65,74],line_width
    ...: =4,line_color="w").opts(tools=[hover])

Однако я получил следующую ошибку:

ValueError: expected an element of either String or List(Tuple(String, String)), got 1         55-64

Итак, я попробовал:

In [12]: from bokeh.models import HoverTool 
    ...:      
    ...: hover = HoverTool(tooltips="age_band") 
    ...:  
    ...: df.hvplot.hist("age",bins=[18,25,35,45,55,65,74],xticks=[18,25,35,45,55,65,74],line_wi
    ...: dth=4,line_color="w").opts(tools=[hover]) 

Что привело к:

Итак, я также попробовал:

In [13]: hover = HoverTool(tooltips=[("18-24","2130"),("25-34","4078"),("35-44","14582"),("45-54",
    ...: "22461"),("55-64","17048"),("65+","12990")]) 
    ...:  
    ...: df.hvplot.hist("age",bins=[18,25,35,45,55,65,74],xticks=[18,25,35,45,55,65,74],line_width
    ...: =4,line_color="w").opts(tools=[hover]) 

Что привело к следующему:

Есть ли способ создать гистограмму df["age"], используя hvplot.hist, где, когда вы наводите курсор на корзину, вы получаете соответствующие age_band и Count из age_band?

Спасибо