堆叠+分组条形图

Question

我正在尝试使用 python 中的plotly 创建一个条形图，它既是堆叠的又是分组的。
玩具示例（不同年份花费和赚取的钱）：

import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go

data = pd.DataFrame(
    dict(
        year=[2000,2010,2020],
        var1=[10,20,15],
        var2=[12,8,18],
        var3=[10,17,13],
        var4=[12,11,20],
    )
)

fig = go.Figure(
    data = [
        go.Bar(x=data['year'], y=data['var1'], offsetgroup=0, name='spent on fruit'),
        go.Bar(x=data['year'], y=data['var2'], offsetgroup=0, base=data['var1'], name='spent on toys'),
        go.Bar(x=data['year'], y=data['var3'], offsetgroup=1, name='earned from stocks'),
        go.Bar(x=data['year'], y=data['var4'], offsetgroup=1, base=data['var3'], name='earned from gambling'),
    ]
)
fig.show()   

结果一开始看起来不错： 但是看看当我关闭例如“花在水果上”时会发生什么： “花在玩具上”的痕迹仍然是浮动的，而不是从 0 开始。
这个问题可以修复吗？或者也许整个offsetgroup+base方法在这里不起作用。但我还能做什么呢？
谢谢！

更新：根据此 Github 问题，正在为未来的绘图版本开发堆叠、分组条形图，因此这可能不再是问题。

Answer 1

Plotly Express（最新plotly库版本的一部分）facet_col为其条形图（以及其他图表）提供了一个参数，它允许设置附加的分组列：

此列或 array_like 中的值用于将标记分配给水平方向上的分面子图。

为了使其工作，我必须重塑示例数据：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame(
    dict(
        year=[*[2000, 2010, 2020]*4],
        var=[*[10, 20, 15], *[12, 8, 18], *[10, 17, 13], *[12, 11, 20]],
        names=[
            *["spent on fruit"]*3,
            *["spent on toys"]*3,
            *["earned from stocks"]*3,
            *["earned from gambling"]*3,
        ],
        groups=[*["subgroup1"]*6, *["subgroup2"]*6]
    )
)

	年	变量	名字	团体
0	2000年	10	花在水果上	亚组1
1	2010年	20	花在水果上	亚组1
2	2020年	15	花在水果上	亚组1
3	2000年	12	花在玩具上	亚组1
4	2010年	8	花在玩具上	亚组1
5	2020年	18	花在玩具上	亚组1
6	2000年	10	从股票中赚取的	子组2
7	2010年	17 号	从股票中赚取的	子组2
8	2020年	13	从股票中赚取的	子组2
9	2000年	12	赌博赚来的	子组2
10	2010年	11	赌博赚来的	子组2
11	2020年	20	赌博赚来的	子组2

一旦采用这种格式（我相信这称为“高格式”），您可以通过一个函数调用来绘制它：

import plotly_express as px

fig = px.bar(data, x="groups", y="var", facet_col="year", color="names")
fig.show()

如果您想隐藏子组标签，您可以更新 x 轴：

fig.update_xaxes(visible=False)

Answer 2

似乎没有办法在 Plotly 中同时创建堆积条形图和分组条形图，但有一种解决方法可以解决您的问题。您需要创建子组，然后在 Plotly 中使用堆叠条形图一次绘制一个条形图，绘制var1和var2与子组 1 和var3与var4子组 2。

该解决方案为您提供了所需的功能，但改变了条形图的格式和美观。每个条形之间的间距相等，因为从 Plotly 的角度来看，这些是堆叠的条形（而不是分组的条形），并且我无法找到一种方法来消除 subgroup1 和 subgroup2 文本，同时又不删除年份中的年份x 轴刻度。任何 Plotly 专家请随时加入并改进我的答案！

import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go

df = pd.DataFrame(
    dict(
        year=[2000,2010,2020],
        var1=[10,20,15],
        var2=[12,8,18],
        var3=[10,17,13],
        var4=[12,11,20],
    )
)
        
fig = go.Figure()

fig.update_layout(
    template="simple_white",
    xaxis=dict(title_text="Year"),
    yaxis=dict(title_text="Count"),
    barmode="stack",
)

groups = ['var1','var2','var3','var4']
colors = ["blue","red","green","purple"]
names = ['spent on fruit','spent on toys','earned from stocks','earned from gambling']

i = 0
for r, n, c in zip(groups, names, colors):
    ## put var1 and var2 together on the first subgrouped bar
    if i <= 1:
        fig.add_trace(
            go.Bar(x=[df.year, ['subgroup1']*len(df.year)], y=df[r], name=n, marker_color=c),
        )
    ## put var3 and var4 together on the first subgrouped bar
    else:
        fig.add_trace(
            go.Bar(x=[df.year, ['subgroup2']*len(df.year)], y=df[r], name=n, marker_color=c),
        )
    i+=1

fig.show()