Сгруппированная гистограмма для категорий по месяцам/годам

Я пытаюсь использовать Plotly для создания сложенной или сгруппированной гистограммы с месяцем/годом на оси x и значениями на оси y. Фрейм данных выглядит так:

category     value   date
apple        4       10/2020
banana       3       10/2020
apple        2       10/2020
strawberry   1       11/2020
banana       4       11/2020
apple        9       11/2020
banana       4       12/2020
apple        7       12/2020
strawberry   4       12/2020
banana       8       12/2020
.
.
.

Предполагая, что появятся новые даты, а также можно будет добавить больше категорий, я пытаюсь создать сгруппированную гистограмму, которую также можно прокручивать по оси X (дата).

Я попробовал это, чтобы создать сгруппированную гистограмму, но вместо этого она оказалась гистограммой с накоплением:

import plotly.graph_objects as go

fig_3_a = go.Figure(data=[go.Bar(
                    x=df['date'],
                    y=df['value'],
                    text=df['category'],
                    textposition='auto', 
                    orientation ='v',
                    )],
                    layout=go.Layout(barmode='group'))

Вместо этого я хотел бы что-то вроде этого, где разным категориям может быть назначен другой цвет, а ось x - месяц/день, а ось y - значение. Здесь gender==category и x-axis==month/year. Также необходимо добавить прокрутку по оси X, чтобы увидеть весь месяц/год:

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
2 821
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете сделать это просто с помощью plotly.express.

import plotly.express as px

fig = px.bar(df, x='date', y='value', color='category', barmode='group')
fig.show()

Если вы хотите сделать это с классом go.Bar, вам нужно добавить трассировки для каждой категории.

Другие вопросы по теме