Question

我是新来的。我试图在图中创建一个计数图。我正在读取一个数据框，这是我在数据框中的列和值。

名称缺陷严重程度

User1中

User1高

User2高

这就是我希望显示最终图形的方式

有人可以建议我如何在Plotly中进行编码吗？

Answer 1

借助 pandas groupby 和 plotly 的 barmode 属性，您可以使用两行代码来完成。

Plotly 的条形图有一个特定的属性来控制如何显示条形，它被称为 barmode，引用 API 文档：

<块引用>

barmode: str (默认 'relative') 'group'、'overlay' 或 'relative' 之一在 'relative' 模式下，对于正值，条形堆叠在零以上，对于负值。在 'overlay' 模式下，条形图绘制在一个其他。在 'group' 模式下，条形并排放置。

有关示例，请参阅 bar chart documentation。

现在，以您的示例为例：

# import needed libraries
import pandas as pd
import plotly.express as px

# some dummy dataset
df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["User1", "User1", "User1", "User2"],
        "Defect severity": ["Medium", "Medium", "High", "High"],
    }
)

您需要按 Name 和 Defect severity 列进行分组，然后使用 count 聚合函数（我建议您查看此 question）

df = df.groupby(by=["Name", "Defect severity"]).size().reset_index(name="counts")

现在的数据将如下所示：

<头>

	姓名	缺陷严重程度	计数
0	User1	高	1
1	User1	中	2
2	User2	高	1

最后，您可以使用 plotly 条形图：

px.bar(data_frame=df, x="Name", y="counts", color="Defect severity", barmode="group")

图表为：

你去吧！只用两行代码，你就得到了一个漂亮的分组条形图。

Answer 2

我几乎创建了您想要的所有内容。不幸的是，我没有找到正确设置图例标题的方法（annotations不是设置图例标题的好参数）。要显示数字（1.0,2.0），必须创建一个带有值（列-df["Severity numbers"]）的附加列。

代码：

# import all the necessaries libraries
import pandas as pd
import plotly
import plotly.graph_objs as go
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame({"Name":["User1","User1", "User1","User2"],
                   "Defect severity":["Medium","Medium","High","High"],
                   "Severity numbers":[1,1,2,2]})
# Create two additional DataFrames to traces
df1 = df[df["Defect severity"] == "Medium"]
df2 = df[df["Defect severity"] == "High"]
# Create two traces, first "Medium" and second "High"
trace1 = go.Bar(x=df1["Name"], y=df1["Severity numbers"], name="Medium")
trace2 = go.Bar(x=df2["Name"], y=df2["Severity numbers"], name="High")
# Fill out  data with our traces
data = [trace1, trace2]
# Create layout and specify title, legend and so on
layout = go.Layout(title="Severity",
                   xaxis=dict(title="Name"),
                   yaxis=dict(title="Count of defect severity"),
                   legend=dict(x=1.0, y=0.5),
                   # Here annotations need to create legend title
                   annotations=[
                                dict(
                                    x=1.05,
                                    y=0.55,
                                    xref="paper",
                                    yref="paper",
                                    text="      Defect severity",
                                    showarrow=False
                                )],
                   barmode="group")
# Create figure with all prepared data for plot
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
# Create a plot in your Python script directory with name "bar-chart.html"
plotly.offline.plot(fig, filename="bar-chart.html")

输出：

Answer 3

data = [
    go.Bar(
        y=coach_sectors['Sectors'].value_counts().to_dense().keys(),
        x=coach_sectors['Sectors'].value_counts(),
        orientation='h',
        text="d",
    )]
layout = go.Layout(
    height=500,
    title='Sector/ Area of Coaches - Combined',
    hovermode='closest',
    xaxis=dict(title='Votes', ticklen=5, zeroline=False, gridwidth=2, domain=[0.1, 1]),
    yaxis=dict(title='', ticklen=5, gridwidth=2),
    showlegend=False
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
py.iplot(fig, filename='Sector/ Area of Coaches - Combined')

如何在图中绘制计数图

3 个答案: