plotly：分组条形图中的降序

Posted 2023-02-18

【中文标题】plotly：分组条形图中的降序

【英文标题】：plotly: descending order in grouped bar chart

【发布时间】：2021-11-05 09:52:57

【问题描述】：

我正在尝试

创建一个漂亮的图，按 LABEL 排序，然后按每个 LABEL 内的值排序。 如果可能，请删除图表底部的标签，因为我在图例中有说明。

图书馆：

from plotly import graph_objs as go
import plotly.express as px
import pandas as pd

我的数据如下所示：

df = pd.DataFrame('LABEL': ['1', '1', '2', '2', '3', '3', '3', '3'],
                 'Cat2': ['a',  'b',  'a', 'b', 'c', 'a', 'e', 'f'],
                 'Value': [3, 2, 1, 4, 1, 3, 4, 1])
df.sort_values(by=['LABEL', 'Value'], ascending=[True, False],inplace=True)

这是我的尝试：

COLOR_MAP = str(i): c for i, c in enumerate(px.colors.qualitative.Light24)

fig = go.Figure()

for i in df['LABEL'].unique():
    df_ = df[df['LABEL'] == i]
    fig.add_trace(go.Bar(
        x=[df_['LABEL'], df_['Cat2']],
        y=df_['Value'],
        marker=dict(color=COLOR_MAP[i]),
        name=f'i'))

fig.update_layout(legend_title='Cat1')

fig.update_layout(
    xaxis=dict(tickangle=45))

fig.update_layout(xaxis='categoryorder': 'trace') # I tried: 'total descending', 'category descending', 'array'

结果：

我的期望：

提前致谢！！

【参考方案1】：

在

plotly express

中要简单得多 在定义

x

的数据框中定义一个新列

from plotly import graph_objs as go
import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    
        "LABEL": ["1", "1", "2", "2", "3", "3", "3", "3"],
        "Cat2": ["a", "b", "a", "b", "c", "a", "e", "f"],
        "Value": [3, 2, 1, 4, 1, 3, 4, 1],
    
)
df.sort_values(by=["LABEL", "Value"], ascending=[True, False], inplace=True)

# define a concatenated column for x
df = df.assign(labx=df["LABEL"] + df["Cat2"])
px.bar(
    df,
    x="labx",
    y="Value",
    hover_data=["Cat2"],
    color="LABEL",
    color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Light24,
).update_layout(
    xaxis="tickmode": "array", "tickvals": df["labx"], "ticktext": df["Cat2"]
)

【讨论】：

谢谢。太棒了。我知道 plotly express 但没有想到那些选项：xaxis="tickmode": "array", "tickvals": df["labx"], "ticktext": df["Cat2"]，它们对于实现这一结果最重要。