如何在 plotly 中覆盖同一图中的两个图（在 plotly 中创建帕累托图）？

Posted 2023-02-18

【中文标题】如何在 plotly 中覆盖同一图中的两个图（在 plotly 中创建帕累托图）？

【英文标题】：How to overlay two plots in same figure in plotly ( Create Pareto chart in plotly )?

【发布时间】：2020-09-28 21:21:53

【问题描述】：

我试图在同一图中绘制条形图和散点图，但它只显示散点图。

如何显示两个图？

数据

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter

import plotly
import plotly.offline as py
import plotly.graph_objs as go
import plotly.figure_factory as ff
import plotly.tools as tls
from plotly.subplots import make_subplots
from plotly.offline import plot, iplot, init_notebook_mode
init_notebook_mode(connected=False)

df = pd.DataFrame(
            'price': [ 4.0, 17.0, 7.0, 7.0, 2.0, 1.0, 1.0],
            'item': ['apple', 'banana', 'carrot', 'plum',
                    'orange', 'date', 'cherry'])

df = df.sort_values(num,ascending=False)
df['cumulative_sum'] = df[num].cumsum()
df['cumulative_perc'] = 100*df['cumulative_sum']/df[num].sum()

df['demarcation'] = 80


num = 'price'
cat = 'item'
title = 'Pareto Chart'

代码

trace1 = go.Bar(
    x=df[cat],
    y=df[num],
    name=num,
    marker=dict(
        color='rgb(34,163,192)'
               )
)
trace2 = go.Scatter(
    x=df[cat],
    y=df['cumulative_perc'],
    name='Cumulative Percentage',
    yaxis='y2',

)

data = [trace1,trace2]

fig = dict(data=data)
iplot(fig)

输出

必填

同时显示条形图和散点图 左侧 y 轴上的条形图 y 刻度 右侧 y 轴上的散点图 y 刻度 xticklabels 旋转 90 度

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Plotly: Add line to bar chart

【参考方案1】：

试试这个：

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

trace1 = go.Bar(
    x=df[cat],
    y=df[num],
    name=num,
    marker=dict(
        color='rgb(34,163,192)'
               )
)
trace2 = go.Scatter(
    x=df[cat],
    y=df['cumulative_perc'],
    name='Cumulative Percentage',
    yaxis='y2'

)

fig = make_subplots(specs=[["secondary_y": True]])
fig.add_trace(trace1)
fig.add_trace(trace2,secondary_y=True)
fig['layout'].update(height = 600, width = 800, title = title,xaxis=dict(
      tickangle=-90
    ))
iplot(fig)

给，

【讨论】：

如果您想了解更多关于图形对象的信息：plotly.com/python/graph-objects 和 plotly.com/python-api-reference/plotly.graph_objects.html

【参考方案2】：

你可以这样做：

fig = make_subplots(rows=1, cols=2)
fig.add_trace(trace1, row=1, col=1)
fig.add_trace(trace2, row=1, col=2)

fig.update_layout(xaxis=dict(tickangle=90))
fig.show()

这将产生以下图表：

【参考方案3】：

matplotlib twinx() 函数可以实例化第二个轴，共享相同的 x 轴。 plt.xticks(rotation=90) 旋转 x 轴标签。 z-order 指定绘制顺序。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
            'price': [ 4.0, 17.0, 7.0, 7.0, 2.0, 1.0, 1.0],
            'item': ['apple', 'banana', 'carrot', 'plum',
                    'orange', 'date', 'cherry'])

num = 'price'
cat = 'item'

df = df.sort_values(num, ascending=False)
df['cumulative_sum'] = df[num].cumsum()
df['cumulative_perc'] = 100*df['cumulative_sum']/df[num].sum()

df['demarcation'] = 80

title = 'Pareto Chart'

plt.figure(figsize=(9, 3))

axes1 = plt.subplot()
b = axes1.bar(df[cat], df[num], label='Price')

plt.xticks(rotation=90)

# use twinx() function to create the second axis object “ax2”
axes2 = axes1.twinx()

p = axes2.plot(df[cat], df['cumulative_perc'], c='r', marker='o', zorder=5, label='Cumulative Percentage')

axes1.legend(handles=(b, p[0]), loc='center right')

plt.tight_layout()
plt.show()