Plotly。如何在直方图上显示单个数值？

Question

我想用Plotly制作动态图。我想绘制一个已经汇总的数据的计数（使用groupby）.我想按颜色（甚至按列）来分面绘制。问题是，我希望每个条形图上都能显示数值。使用直方图，我得到了平滑的条形图，但我找不到如何显示计数。

用条形图，我可以显示计数，但我没有得到平滑的条形图，而且计数不是显示整个条形图，而是显示组成该条形图的每个案例。

以下是我的条形图代码

val = pd.DataFrame(data2.groupby(["program", "gender"])["experience"].value_counts())
px.bar(x=val.index.get_level_values(0), y=val, color=val.index.get_level_values(1), barmode="group", text=val)

直方图基本也是如此。

谢谢您的帮助!

Answer 1

px.histogram 似乎没有文本属性。所以，如果你愿意在制作情节之前进行任何分选，我会使用 px.Bar. 通常情况下，您可以使用以下方法将文本应用到条形图中 px.Bar(... text = <something>). 但是这样一来，你的数据的所有子类都会得到你所描述的带有文本的结果。但既然我们知道 px.Bar 按照源的组织顺序添加数据和注释，我们可以简单地将文本更新为 最后的 子类使用 fig.data[-1].text = sums. .唯一的挑战是一些数据混杂，以检索正确的总和。

Plot:

完整的代码与数据示例。

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import pandas as pd

# data
df = pd.DataFrame({'x':['a', 'b', 'c', 'd'],
                       'y1':[1, 4, 9, 16],
                       'y2':[1, 4, 9, 16],
                       'y3':[6, 8, 4.5, 8]})
df = df.set_index('x')

# calculations
# column sums for transposed dataframe
sums= []
for col in df.T:
    sums.append(df.T[col].sum())

# change dataframe format from wide to long for input to plotly express
df = df.reset_index()
df = pd.melt(df, id_vars = ['x'], value_vars = df.columns[1:])

fig = px.bar(df, x='x', y='value', color='variable')
fig.data[-1].text = sums

fig.update_traces(textposition='inside')
fig.show()

Answer 2

如果你的第一张图是用图对象librairy，你可以尝试：

# Use textposition='auto' for direct text
fig=go.Figure(data[go.Bar(x=val.index.get_level_values(0),
 y=val, color=val.index.get_level_values(1), 
 barmode="group", text=val, textposition='auto',
    )])