Plotly：如何组织下拉菜单？

Question

我在 plotly 中有一个下拉菜单，可以显示该国每个 state 的所有图表。 我还有一张显示整个美国的图表。

在我的下拉菜单中，我想将美国移动到显示的顶部，而不是按字母顺序。

有什么建议么？ 真的卡住并重新组织数据框不起作用。

state_names = summary['state'].unique()
state_names.sort()
age_groups = summary['age_group'].unique()
x = summary['ca_monthly'].unique()

data_list = []
for state in state_names:
    state_list = []
    state_data = summary[summary['state']==state]
    for age in age_groups:
        state_list.append(
            state_data[state_data['age_group']==age]['poverty_rate'])
    data_list.append(state_list)

data = pd.DataFrame(data_list, columns=age_groups)
data['State'] = state_names
data = data.set_index('State')

fig = go.Figure()

legend_names = {'child': 'Child poverty',
                'adult': 'Adult poverty',
                'all': 'Overall poverty'}
default = state_names[0]
for age in age_groups:
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=x, 
        y=data[age][default],
        name=legend_names[age]
    ))

buttons = []
title = 'Poverty impact of a child allowance in '
for state in state_names:
    new_button = {'method': 'update',
                  'label': state,
                  'args': [{'y': data.loc[state]},
                           {'title.text': title + state}]}
    buttons.append(new_button)

# construct menus
updatemenus = [{'buttons': buttons,
                'direction': 'down',
                'showactive': True,}]

# update layout with buttons, and show the figure
fig.update_layout(updatemenus=updatemenus)

fig.update_layout(
    title= title + default,
    xaxis_title='Monthly Child Allowance',
    yaxis_title='SPM poverty rate',
    yaxis_ticksuffix='%',
    font=dict(family='Roboto'),
    hovermode='x', 
    xaxis_tickprefix='$',
    xaxis_ticksuffix='',
    plot_bgcolor='white',
    legend_title_text='',
    legend=dict(yanchor='top', y=0.99, xanchor='right', x=0.99),
    xaxis=dict(tickmode='linear', dtick = 50),
    yaxis=dict(range=[0, summary.poverty_rate.max() * 1.05], dtick=2)
)

fig.update_traces(mode='markers+lines', hovertemplate=None,
                  marker=dict(size=4))

fig.show(config={'displayModeBar': False})

Answer 1

答案：

只需将按钮添加到下拉菜单中，并将每个相应的数据子集以您喜欢的任何顺序添加到按钮args中。

细节：

关于：

[...] 重新组织数据框不起作用。

是的。 但你不必这样做。 我们似乎在这里谈论下拉菜单。 因此，只需按照您想要的任何顺序添加按钮。

结果如何完全取决于您的数据集以及您实际上想要显示的内容。 但是您没有提供前者，也没有详细描述后者。 但是由于您使用诸如state_names = summary['state'].unique()类的函数，我将假设您的数据集是long format 。

我还将假设您在这里一次只显示一个跟踪。 否则这种方法没有多大意义，因为您将获得与 plotlys 默认图例功能的交互性完全相同的功能。

我将使用px.data.gapminder()数据集，其中运行dfi['continent'].unique().tolist()将给出['Asia', 'Europe', 'Africa', 'Americas', 'Oceania'] 。 我还将为整个世界提供一些聚合数据，并将按钮的顺序定义为['World', 'Africa', 'Americas', 'Asia', 'Europe', 'Oceania' 。

我希望这将反映您真实世界数据的结构。 如果没有，那么我强烈建议您花时间学习如何有效地构建和共享 pandas dataframe 。 该数据集还包含个别国家的观察结果。 你只需要假装world是USA ，国家是州。 但我怀疑这不会是一个问题。

按照我刚刚描述的逻辑，下面的代码片段将生成以下 plot， world定义为放在顶部，各个大陆按字母顺序排列。

完整代码：

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import pandas as pd

# dataframe, input
dfi = px.data.gapminder()

# dataframe, aggregated by continent
dfc = dfi.groupby( [ "continent", "year"] ).mean().reset_index()

# dataframe with calculated mean for all continents
dfw = dfc.groupby( ["year"] ).mean().reset_index()
dfw['continent']='World'
dfw = dfw.append(dfc)
dfw

# select a category (world),
# take it out of the categories,
# put it first in a list,
# and add the rest of the categories alphabetically
mainGeo = dfw['continent'].unique().tolist()
mainGeo
mainCat = 'World'
mainGeo.remove(mainCat)
mainGeo.sort()

order = [mainCat] + mainGeo
order

colors = px.colors.qualitative.Plotly

# plotly figure setup
fig=go.Figure()
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['year'], y = df['lifeExp'], name=geo,
                          mode='lines', line=dict(color = colors[2], width = 1))
              )

# dropdown menu
updatemenu = []
buttons = []

# button with one option for each dataframe
for geo in order:
    buttons.append(dict(method='restyle',
                        label=geo,
                        visible=True,
                        args=[{'y':[dfw[dfw['continent']==geo]['lifeExp'].values],
                               'x':[dfw[dfw['continent']==geo]['year'].values],
                               'type':'scatter'}, ],
                        )
                  )

# some adjustments to the updatemenus
updatemenu = []
your_menu = dict()
updatemenu.append(your_menu)

updatemenu[0]['buttons'] = buttons
updatemenu[0]['direction'] = 'down'
updatemenu[0]['showactive'] = True

# add dropdown menus to the figure
fig.update_layout(showlegend=False, updatemenus=updatemenu)
fig.show()