Округление чисел в квартильных цифрах сюжетной коробки

К сожалению, это похоже на то, что Plotly не может легко сделать. Если вы измените hovertemplate, он будет применяться только к маркерам, на которые вы наводите курсор (выбросы), а десятичные знаки после каждого из статистических данных на ящичной диаграмме останутся неизменными при наведении курсора. Другая проблема с plotly-python заключается в том, что вы не можете извлечь статистику boxplot, потому что это потребует от вас взаимодействия с javascript под капотом.

Тем не менее, вы можете рассчитать статистику коробчатой ​​диаграммы самостоятельно, используя тот же метод, что и график, и округлить всю статистику до двух знаков после запятой. Затем вы можете передать статистику блочной диаграммы: lowerfence, q1, median, mean, q3, upperfence заставить график построить блочную диаграмму вручную и отобразить все выбросы как еще одну трассировку рассеяния.

Это довольно уродливый хак, потому что вы, по сути, переделываете все вычисления, которые Plotly уже делает, а затем строите блок-график вручную, но это заставляет статистику блока отображать до двух знаков после запятой.

from math import floor, ceil
from numpy import mean
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/tips.csv")

## calculate quartiles as outlined in the plotly documentation 
def get_percentile(data, p):
    data.sort()
    n = len(data)
    x = n*p + 0.5
    x1, x2 = floor(x), ceil(x)
    y1, y2 = data[x1-1], data[x2-1] # account for zero-indexing
    return round(y1 + ((x - x1) / (x2 - x1))*(y2 - y1), 2)

## calculate all boxplot statistics
y = df['total_bill'].values
lowerfence = min(y)
q1, median, q3 = get_percentile(y, 0.25), get_percentile(y, 0.50), get_percentile(y, 0.75)
upperfence = max([y0 for y0 in y if y0 < (q3 + 1.5*(q3-q1))])

## construct the boxplot
fig = go.Figure(data=go.Box(
    x=["total_bill"]*len(y),
    q1=[q1], median=[median], mean=[round(mean(y),2)],
    q3=[q3], lowerfence=[lowerfence],
    upperfence=[upperfence], orientation='v', showlegend=False,
    )
)

outliers = y[y>upperfence]
fig.add_trace(go.Scatter(x=["total_bill"]*len(outliers), y=outliers, showlegend=False, mode='markers', marker = {'color':'#1f77b4'}))
               

fig.update_layout(width=800, height=800,
                  hoverlabel=dict(bgcolor = "white",
                                  font_size=16,
                                  font_family = "Arial",
                                 )
                 )

fig.show()