Plotly:如何对条形图上显示的 "text" 值求和?

Plotly: how to sum the "text" values displayed on a bar chart?

我正在 Plotly Express 中创建条形图,并想对绘图上显示的 "text" 值求和。

我的数据如下:

import plotly.express as px
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Make':['Mercedes', 'BMW', 'Mercedes', 'Mercedes', 'Chrysler', 'Chrysler', 'Chrysler', 'Chrysler', 'BMW', 'Chrysler', 'BMW', 'Mercedes', 'BMW', 'Mercedes'],
                          'Dimension':['Styling', 'Styling', 'Price', 'Styling', 'MPG', 'MPG', 'Styling', 'Styling', 'MPG', 'MPG', 'Price', 'Price', 'Styling', 'MPG'],
                          'Country':['USA', 'USA', 'USA', 'Germany', 'USA', 'USA', 'USA', 'England', 'Germany', 'USA', 'Germany', 'Poland', 'Italy', 'USA'],
                          'LowValue':['64', '61', '70', '65', '59', '68', '63', '57', '58', '55', '69', '63', '69', '61'],
                          'HighValue':['82', '95', '93', '95', '87', '93', '85', '85', '95', '92', '83', '87', '80', '80']})

我使用以下方法在 Plotly Express 中绘制此数据:

px.bar(df, x='Make', y='LowValue', color='Dimension', 
       barmode='group', text='LowValue')

如您所见,梅赛德斯的 Styling 条显示两个值:65 和 64(因为它们是基础数据点)。

问题:有没有办法将基础数据合并为一个值并只显示该单个汇总值?

例如,在梅赛德斯 Styling 栏的顶部显示 129(基础数据点的总和)(而不是显示 65 和 64)。

谢谢!

在创建条形图之前,您可以使用 pandas groupby() 计算 MakeDimension 的总数 LowValue

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Make': ['Mercedes', 'BMW', 'Mercedes', 'Mercedes', 'Chrysler', 'Chrysler', 'Chrysler', 'Chrysler', 'BMW', 'Chrysler', 'BMW', 'Mercedes', 'BMW', 'Mercedes'],
                   'Dimension': ['Styling', 'Styling', 'Price', 'Styling', 'MPG', 'MPG', 'Styling', 'Styling', 'MPG', 'MPG', 'Price', 'Price', 'Styling', 'MPG'],
                   'Country': ['USA', 'USA', 'USA', 'Germany', 'USA', 'USA', 'USA', 'England', 'Germany', 'USA', 'Germany', 'Poland', 'Italy', 'USA'],
                   'LowValue': ['64', '61', '70', '65', '59', '68', '63', '57', '58', '55', '69', '63', '69', '61'],
                   'HighValue': ['82', '95', '93', '95', '87', '93', '85', '85', '95', '92', '83', '87', '80', '80']})

df['LowValue'] = df['LowValue'].astype(int)

df1 = pd.DataFrame(df.groupby(by=['Make', 'Dimension'])['LowValue'].sum())

df1.reset_index(inplace=True)

fig = px.bar(df1, x='Make', y='LowValue', color='Dimension', barmode='group', text='LowValue')

fig.show()

我猜是有办法的,只要你愿意修改你原来的df

数据样本

import plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Make':['Mercedes', 'BMW', 'Mercedes', 'Mercedes', 'Chrysler', 'Chrysler', 'Chrysler', 'Chrysler', 'BMW', 'Chrysler', 'BMW', 'Mercedes', 'BMW', 'Mercedes'],
                          'Dimension':['Styling', 'Styling', 'Price', 'Styling', 'MPG', 'MPG', 'Styling', 'Styling', 'MPG', 'MPG', 'Price', 'Price', 'Styling', 'MPG'],
                          'Country':['USA', 'USA', 'USA', 'Germany', 'USA', 'USA', 'USA', 'England', 'Germany', 'USA', 'Germany', 'Poland', 'Italy', 'USA'],
                          'LowValue':['64', '61', '70', '65', '59', '68', '63', '57', '58', '55', '69', '63', '69', '61'],
                          'HighValue':['82', '95', '93', '95', '87', '93', '85', '85', '95', '92', '83', '87', '80', '80']})

# we better use int here
df[["LowValue", "HighValue"]] = df[["LowValue", "HighValue"]].astype(int)

排列数据

现在你想要 LowValue 的总和,但因为你只想显示一个,所以你需要玩一下

df["LowValueSum"] = df.groupby(["Make", "Dimension"])["LowValue"]\
                      .transform(sum)

# Here we consider the latest index within the goupby only 
df["idx_max"] = df.groupby(["Make", "Dimension"])["LowValueSum"]\
                  .transform(lambda x: x.index.max())

df.loc[df["idx_max"] != df.index, "LowValueSum"] = np.nan

# now you can eventually drop the previous colums
# df = df.drop("idx_max", axis=1)

情节

fig = px.bar(df, 
             x='Make', 
             y='LowValue',
             color='Dimension', 
             barmode='group',
             text='LowValueSum',
             hover_data={"Country":True,
                         "Dimension":False,
                         "Make":False},
             hover_name="Dimension")
fig.update_traces(textposition="outside")

更新 鉴于 182 看起来非常接近上限,您最终可以添加此行

fig.update_yaxes(range=[0, df["LowValueSum"].max() * 1.2])