Установите разные цвета в зависимости от категорий при построении рамок в Plotly

Предположим, что у вас есть данные:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {
        "val": np.random.normal(0, 1, size=100),
        "cat": np.random.choice(["a", "b"], size=100),
    }
)

Затем визуализируйте блочную диаграмму:

from plotly import graph_objects as go
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Box(y=df["val"], x=df["cat"], boxmean = "sd",))

Я использую go.Box, так как хочу визуализировать STD. Это дает:

Установите разные цвета в зависимости от категорий при построении рамок в Plotly

Как я могу установить разные цвета для левых и правых диаграмм в зависимости от категории?

FWIW, вот еще один вопрос, который у меня был, связанный с той же более серьезной проблемой, которая у меня есть: stackoverflow.com/q/72110370/671013

Dror 04.05.2022 11:20
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.
0
1
20
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете изменить цвет, перебирая каждую переменную категории.

for c in df['cat'].unique():
    dff = df[df['cat'] == c]
    fig.add_trace(go.Box(y=dff["val"], x=dff["cat"], boxmean = "sd", name=c))

Это сработало хорошо! Для меня немного нелогично, что двойной вызов fig.add_trace ведет себя таким образом. Я ожидал какой-то перезаписи. Но на самом деле это добавление (добавление, как следует из названия) к фигуре. Кажется, что порядок a, b сохраняется независимо от их порядка в цикле. Интересный. Теперь у меня остался это.

Dror 04.05.2022 14:04

Другие вопросы по теме