与多个类别的块框图

Question

考虑以下玩具数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from plotly import graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

np.random.seed(42)

df = pd.DataFrame(
    {
        "val1": np.random.normal(0, 1, size=100),
        "val2": np.random.normal(5, 2, size=100),
        "cat": np.random.choice(["a", "b"], size=100),
    }
)

哪些产量（前5行）：

	Val1	Val2	CAT
0	0.496714	2.16926	B
1	-0.138264	4.15871	B
2	0.647689	4.31457	A
3	1.52303	3.39545	B
4	-0.234153	4.67743	。

我的目标是让每个目标都包含两个盒子，一个盒子（一个盒子）（一个盒子）（一个盒子）（一个盒子）（一个盒子）（一个盒子）（一个盒子）

以下代码：

fig = make_subplots(rows=2, cols=1, subplot_titles=["Value 1 dist", "Value 2 dist"])

fill_colors = {"a": "rgba(150, 25, 40, 0.5)", "b": "rgba(25, 150, 40, 0.5)"}

for i, val in enumerate(["val1", "val2"]):
    for c in df["cat"].unique():
        dff = df[df["cat"] == c]
        fig.add_trace(
            go.Box(
                y=dff[val],
                x=dff["cat"],
                boxmean="sd",
                name=c,
                showlegend=True if val=="val1" else False,
                fillcolor=fill_colors[c],
                line={"color": fill_colors[c]},
            ),
            row=i + 1,
            col=1,
        )

使我非常接近：

​

1. ​情节周期？因此，结果与其他图兼容。请注意，我对颜色进行了硬编码...
2. 左侧的传奇；是否有一种只有单个传说的程序化方法？请注意，如果val ==“ val1” else false ，我使用showlegend = true。
3. 奖励：我如何控制盒子的顺序（即

我在过去两个相关问题中发布的盒子的顺序（ 例如，哪个类别是第一个？） /a> and 在这里），但是那里的答案并没有帮助我按照我的意愿调整我的情节。

Answer 1

1. 请参阅官方参考如何获得颜色
   标准颜色集的名称。您可以在一个中获得颜色名称
   列表。

2. 关于控制重复的传奇，我个人没有
   我使用方法的问题，这是一种常见的方法，
   但是，如果我要编程处理，我会使用set（）来
   通过添加重复的传奇名称来使其与众不同。我学到了这个
   提示来自 a>。

   
   

3. 第三个是按类别订购，您可以指定上升或
   按类别下降订单。

这是没有得到预期答案的人的回应。我以前的答案不令人满意？我会尽可能回复。

import pandas as pd
import numpy as np
from plotly import graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.express as px

# https://plotly.com/python/discrete-color/#color-sequences-in-plotly-express
plotly_default = px.colors.qualitative.Plotly
print(plotly_default)

fig = make_subplots(rows=2, cols=1, subplot_titles=["Value 1 dist", "Value 2 dist"])

fill_colors = {"a": plotly_default[0], "b": plotly_default[1]}

for i, val in enumerate(["val1", "val2"]):
    for c in df["cat"].unique():
        dff = df[df["cat"] == c]
        fig.add_trace(
            go.Box(
                y=dff[val],
                x=dff["cat"],
                boxmean="sd",
                name=c,
                showlegend=True, # if val=="val1" else False,
                fillcolor=fill_colors[c],
                line={"color": fill_colors[c]},
                opacity=0.5
            ),
            row=i + 1,
            col=1,
        )
names = set()
fig.for_each_trace(
    lambda trace:
        trace.update(showlegend=False)
        if (trace.name in names) else names.add(trace.name))

fig.update_xaxes(categoryorder='category ascending')
fig.update_layout(legend=dict(traceorder='reversed'))
fig.show()