子图以相同的颜色和单个图例表示相同的y轴名称

时间:2019-08-20 12:23:24

标签: python matplotlib plotly plotly-dash plotly-python

我正在尝试为子图中的两个类别创建一个图。第一列代表类别FF,第二列代表子图中的类别RF。

x-axis始终是时间,而y-axis是剩余的列。换句话说,这是一个只有一列vs其余部分的图。

第一类别和第二类别始终具有相同的列名,只是值不同。

我试图在for loop中生成图,但问题是 plotly 将每个列名都视为不同的列,从而用y-axis用一样的名字。结果,在图例中也创建了一个条目。

例如,在第一行时间与价格2010 中,我希望子图FF和RF都用相同的颜色(例如蓝色)表示,并在图例中用一个条目表示。

我尝试在legendgroup中添加go.Scatter,但这无济于事。

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from plotly import tools
from plotly.offline import init_notebook_mode, plot, iplot
import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots

CarA = {'Time': [10,20,30,40 ],
        'Price2010': [22000,26000,27000,35000],
        'Price2011': [23000,27000,28000,36000],
        'Price2012': [24000,28000,29000,37000],
        'Price2013': [25000,29000,30000,38000],
        'Price2014': [26000,30000,31000,39000],
        'Price2015': [27000,31000,32000,40000],
        'Price2016': [28000,32000,33000,41000]
        }

ff = DataFrame(CarA)

CarB = {'Time': [8,18,28,38 ],
        'Price2010': [19000,20000,21000,22000],
        'Price2011': [20000,21000,22000,23000],
        'Price2012': [21000,22000,23000,24000],
        'Price2013': [22000,23000,24000,25000],
        'Price2014': [23000,24000,25000,26000],
        'Price2015': [24000,25000,26000,27000],
        'Price2016': [25000,26000,27000,28000]
        }

rf = DataFrame(CarB)

Type = {
'FF' : ff,
'RF' : rf
}

fig = make_subplots(rows=len(ff.columns), cols=len(Type), subplot_titles=('FF','RF'),vertical_spacing=0.3/len(ff.columns))

labels = ff.columns[1:]
for indexC, (cat, values) in enumerate(Type.items()):
    for indexP, params in enumerate(values.columns[1:]):
        trace = go.Scatter(x=values.iloc[:,0], y=values[params], mode='lines', name=params,legendgroup=params)
        fig.append_trace(trace,indexP+1, indexC+1)
        fig.update_xaxes(title_text=values.columns[0],row=indexP+1, col=indexC+1)
        fig.update_yaxes(title_text=params,row=indexP+1, col=indexC+1)
        fig.update_layout(height=2024, width=1024,title_text="Car Analysis")
iplot(fig)

output of the code

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

这可能不是一个好的解决方案,但到目前为止,我只能提出这种破解方法。

fig = make_subplots(rows=len(ff.columns), cols=len(Type), subplot_titles=('FF','RF'),vertical_spacing=0.2/len(ff.columns))

labels = ff.columns[1:]
colors = [ '#a60000', '#f29979', '#d98d36', '#735c00', '#778c23', '#185900', '#00a66f']
legend = True
for indexC, (cat, values) in enumerate(Type.items()):
    for indexP, params in enumerate(values.columns[1:]):
        trace = go.Scatter(x=values.iloc[:,0], y=values[params], mode='lines', name=params,legendgroup=params, showlegend=legend, marker=dict(
            color=colors[indexP]))
        fig.append_trace(trace,indexP+1, indexC+1)
        fig.update_xaxes(title_text=values.columns[0],row=indexP+1, col=indexC+1)
        fig.update_yaxes(title_text=params,row=indexP+1, col=indexC+1)
        fig.update_layout(height=1068, width=1024,title_text="Car Analysis")
    legend = False

答案 1 :(得分:0)

如果将数据合并到single tidy data frame中,则可以使用简单的Plotly Express调用来制作图表:px.line()colorfacet_rowfacet_col