Plotly：分类散点图格式

Posted 2023-02-18

【中文标题】Plotly：分类散点图格式

【英文标题】：Plotly: Categorical scatterplot formatting

【发布时间】：2021-05-11 01:53:25

【问题描述】：

我在使用 pandas 和 plotly 正确格式化散点图时遇到问题。我想实现类似于下面的情节（使用谷歌表格创建）。

使用 google colab pandas 和 plotly 使用完全相同的数据，我有一个完全不同的可视化，其中所有点都放在一个网格上，这使得可视化异常值非常困难。

如何使用 python 获得类似于谷歌表格中的情节的结果？最好是一个交互式的情节。

import numpy as np
import pandas as pd
import hvplot.pandas
import plotly.express as px
import matplotlib.pyplot as plt

worksheet= spreadsheet.worksheet('left_to_right') ;

# get_all_values gives a list of rows.
rows = worksheet.get_all_values()
df = pd.DataFrame(rows)
headers = df.iloc[0]

cols = list(df.columns) 

pd.options.plotting.backend = "plotly" 
df.plot(
    kind='scatter',
    x=cols[0], 
    y=cols[1:], 
    width=1500,  
    height=1000 
)

数据集链接： https://docs.google.com/spreadsheets/d/1NOHH9dUEAhRjrl0NWq_zUIgzUdYfupJjuEaXyRmTFEY/edit?usp=sharing

【参考方案1】：

您可以创建Strip Chart with Plotly Express，请参阅下面的代码以获取示例。

import pandas as pd
import plotly.express as px

# load the data
df = pd.read_csv('Data.csv', header=None)

# prepare the data
df = df.melt(id_vars=df.columns[0])
df = df.drop(labels=['variable'], axis=1)
df.columns = ['variable', 'value']
df = df.sort_values(by='variable')
df = df.reset_index(drop=True)
df
#        variable     value
# 0     Amygdala   1.066667
# 1     Amygdala   1.057650
# 2     Amygdala   1.117117
# 3     Amygdala   1.007353
# 4     Amygdala   0.979522
#          ...       ...
# 1075  Thalamus   1.019973
# 1076  Thalamus   1.001422
# 1077  Thalamus   1.037945
# 1078  Thalamus   0.963793
# 1079  Thalamus   1.012915

# plot the data
fig = px.strip(df, x='variable', y='value', color='value', stripmode='overlay')

fig.update_layout(plot_bgcolor='white',
                  paper_bgcolor='white',
                  showlegend=False,
                  xaxis=dict(title=None, linecolor='gray', mirror=True),
                  yaxis=dict(title=None, linecolor='gray', mirror=True))

fig.show()

【讨论】：

通常它几乎可以工作，我只是看到在你的 Y 轴上我们有像 1... 1.1 等在我的值是 1.0025、1.0151 ... 所以某些点的精确数据而不是统一的间隔，怎么修呢？链接到图表它也像 df = df.sort_values([ 'value', 'variable'],ascending = False) 一样额外排序，除此之外通常不会更改您的代码photos.google.com/search/_tra_/photo/…