Question

我正在练习使用Python在Plotly Express中构建饼图。
这就是我制作的饼图；

此图表是根据文件创建的，该文件包含名为

的两列

gender，其值为[0, 1, 2]
count_genders，其值为[total_count_0, total_count_1, total_count_2]

我打算在这些值上添加一些说明；例如

0 - female
1 - male
2 - undefined

这是我目前遇到的问题。
如果我没记错，是否要更改图例中的标签（至少在Choropleth映射中），可以操纵位于ticks栏中的colorscale。通过操作它们，您可以重命名有关数据的标签。因此，我想知道您是否可以在饼图中做同样的事情？

此图的当前代码：

import pandas as pd
import plotly.express as px
            
'''
Pandas DataFrame:
'''
users_genders = pd.DataFrame({'gender': {0: 0, 1: 1, 2: 2},
               'count_genders': {0: 802420, 1: 246049, 2: 106}})

''' Pie Chart Viz '''
gender_distribution = px.pie(users_genders,
                             values='count_genders',
                             names='gender',
                             color_discrete_map={'0': 'blue',
                                                 '1': 'red',
                                                 '2': 'green'},
                             title='Gender Distribution <br>'
                                   'between 2006-02-16 to 2014-02-20',
                             hole=0.35)
gender_distribution.update_traces(textposition='outside',
                                  textinfo='percent+label',
                                  marker=dict(line=dict(color='#000000',
                                                        width=4)),
                                  pull=[0.05, 0, 0.03],
                                  opacity=0.9,
                                  # rotation=180
                                  )
gender_distribution.update_layout(legend=dict({'traceorder': 'normal'}
                                              # ticks='inside',
                                              # tickvals=[0, 1, 2],
                                              # ticktext=["0 - Female",
                                              #           "1 - Male",
                                              #           "2 - Undefined"],
                                              # dtick=3
                                              ),
                                   legend_title_text='User Genders')
gender_distribution.show()

我试图将ticks中的update_layout添加无济于事。它返回有关错误参数的错误消息。有人可以帮我解决这个问题吗？

编辑1 ：如果不清楚，我想知道是否可以修改图例中显示的值而不更改文件中的原始值。非常感谢您抽空抽出宝贵的时间来帮助我解决此问题！

编辑2 ：添加代码的导入和其他先前的详细信息，删除Dropbox链接。

Answer 1

如果我正确理解了您的问题，那么您想更改图例中显示的内容而不更改数据源中的名称。可能有更优雅的方法，但是我整理了一个自定义函数newLegend(fig, newNames)，它将为您完全做到这一点。

所以有这样一个数字：

...正在运行：

fig = newLegend(fig = fig, newNames = {'Australia':'Australia = Dangerous',
                                       'New Zealand' : 'New Zealand = Peaceful'})

...会给您：

我希望这是您想要的。不要犹豫，让我知道！

完整代码：

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder().query("continent == 'Oceania'")
fig = px.pie(df, values='pop', names='country')
fig.update_traces(textposition='inside')
fig.update_layout(uniformtext_minsize=12, uniformtext_mode='hide')

def newLegend(fig, newNames):
    for item in newNames:
        for i, elem in enumerate(fig.data[0].labels):
            if elem == item:
                fig.data[0].labels[i] = newNames[item]
    return(fig)

fig = newLegend(fig = fig, newNames = {'Australia':'Australia = Dangerous',
                                       'New Zealand' : 'New Zealand = Peaceful'})
fig.show()

编辑1：示例来自OP的数据示例

数据面临的挑战是genders的类型为integer，而不是string。因此，自定义函数尝试将一种类型的元素替换为另一种类型的元素。我已经解决了这一问题，只需一次性替换掉包含标签的整个数组，而不是逐个元素地对其进行操作。

情节：

完整代码：

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

# custom function to change labels    
def newLegend(fig, newNames):
    newLabels = []
    for item in newNames:
        for i, elem in enumerate(fig.data[0].labels):
            if elem == item:
                #fig.data[0].labels[i] = newNames[item]
                newLabels.append(newNames[item])
    fig.data[0].labels = np.array(newLabels)
    return(fig)

'''
Pandas DataFrame:
'''
users_genders = pd.DataFrame({'0': {0: 1, 1: 2}, 
                              '802420': {0: 246049, 1: 106}})

users_genders = pd.DataFrame({'gender':[0,1,2],
                               'count_genders': [802420, 246049, 106]})

''' Pie Chart Viz '''
gender_distribution = px.pie(users_genders,
                             values='count_genders',
                             names='gender',
                             color_discrete_map={'0': 'blue',
                                                 '1': 'red',
                                                 '2': 'green'},
                             title='Gender Distribution <br>'
                                   'between 2006-02-16 to 2014-02-20',
                             hole=0.35)
gender_distribution.update_traces(textposition='outside',
                                  textinfo='percent+label',
                                  marker=dict(line=dict(color='#000000',
                                                        width=4)),
                                  pull=[0.05, 0, 0.03],
                                  opacity=0.9,
                                  # rotation=180
                                  )
gender_distribution.update_layout(legend=dict({'traceorder': 'normal'}
                                              # ticks='inside',
                                              # tickvals=[0, 1, 2],
                                              # ticktext=["0 - Female",
                                              #           "1 - Male",
                                              #           "2 - Undefined"],
                                              # dtick=3
                                              ),
                                   legend_title_text='User Genders')

# custom function set to work
gender_distribution=newLegend(gender_distribution, {0:"0 - Female",
                                                    1:"1 - Male",
                                                    2: "2 - Undefined"})


gender_distribution.show()

情节：如何在不更改数据源的情况下更改go.pie图表的图例？

1 个答案:

完整代码：

编辑1：示例来自OP的数据示例

情节：

完整代码：