如何在 plotly 中的条形图上叠加条形图？

Question

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还需要这个确切用例的答案

我想做的事：我有一组按基因型沿分类 x 轴组织的数据。 我想 plot 将人口平均值与相关误差条设置为漂亮标准条形图中平均值的标准误差。 我还想在我的条形图上叠加我种群中个体动物的每个平均分数作为条形 plot（或分散 plot，我不挑剔）。 如果我在 x 轴上有一组命名的分类轴，我可以让它工作，但我真正想做的是有两条成对的轨迹，每条轨迹都连接到 x 轴。

dataframe 看起来像这样：

>>> rotDF
          ID  Day   Genotype      Dose    Direction  Rotations
0     apple1    1        Del      Sal     Left       1
1     apple2    1         WT      Sal     Left       1
2     apple3    1         WT      Sal     Left       1
3     apple4    1        Del      Sal     Left       14
4    cherry1    1        Del      Sal     Left       3

这是我想要结合的两件事的一个例子。 首先，条形图每条轨迹的理想格式如下所示：

首先，我希望条形图将其关联的条形图叠加在每个条形迹线上。

其次，我希望每个 xaxis 类别都围绕底部的每个刻度标签组织两个颜色编码的轨迹，如此条形图所示。

这是我目前拥有的。 条形图看起来不错，但带状图中的两组轨迹都聚集在中间，而不是针对各自的特征强加在每个条形图上。 我考虑过尝试按基因型对每个数据块进行颜色编码，您可以在此版本中看到，但点聚集在中心而不是聚集在分配的条形轨迹旁边。

这就是我想要实现的目标。 该图是在 inkscape 中使用叠加在相关条形图上的条形图的透明副本创建的。 这并不理想，但它适用于上次会议——但我真的很想看到更好的东西。

Answer 1

目标结果可以通过先创建条带plot，然后添加条形图：

import pandas as pd
import numpy as np

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

dose_lst = ['Sal', 'Amph 0.3', 'Amph 1', 'Amph 3']  # shortened for demonstration

# generating a dummy dataset
length = 100
data = {
    'ID': np.random.choice(['apple1', 'apple2', 'apple3', 'cherry1'], length),
    'Day': np.random.randint(1, 10, length),
    'Geno': np.random.choice(['DEL', 'WT'], length),
    'Dose': np.random.choice(dose_lst , length),
    'Rotations': np.random.randint(1, 20, length),
}
df = pd.DataFrame(data)

# some data preparation
# mean and std of 'Geno','Dose'-groups
df_WT = df.loc[df['Geno']=='WT']
df_WT = df_WT.groupby(['Geno','Dose'], as_index=False).agg({'Rotations':['mean', 'std']})
df_WT.sort_values(by='Dose', key=lambda column: column.map(lambda e: dose_lst.index(e)), inplace=True)
df_DEL = df.loc[df['Geno']=='DEL']
df_DEL = df_DEL.groupby(['Geno','Dose'], as_index=False).agg({'Rotations':['mean', 'std']})
df_DEL.sort_values(by='Dose', key=lambda column: column.map(lambda e: dose_lst.index(e)), inplace=True)
# mean of 'ID' column values (?)
df_mean = df.groupby(['ID', 'Geno','Dose'], as_index=False)[['Rotations']].mean()

# plot
fig = px.strip(
    data_frame=df,
    x='Dose',
    y='Rotations',
    category_orders={'Dose':['Sal', 'Amph 0.3', 'Amph 1', 'Amph 3'], 'Geno': ['WT', 'DEL']},
    color='Geno',
    color_discrete_map={'WT':'rgba(40,68,167,0.8)' ,'DEL':'rgba(166,184,248,0.8)'},
    orientation='v', 
    stripmode='group',
)
fig.add_trace(go.Bar(
    name='WT',
    x=dose_lst, y=df_WT.Rotations.values[:, 0],
    error_y=dict(type='data', array=df_WT.Rotations.values[:, 1]),
    marker={'color': 'rgba(40,68,167,0.8)'},
    showlegend=False
))
fig.add_trace(go.Bar(
    name='DEL',
    x=dose_lst, y=df_DEL.Rotations.values[:, 0],
    error_y=dict(type='data', array=df_DEL.Rotations.values[:, 1]),
    marker={'color': 'rgba(166,184,248,0.8)'},
    showlegend=False
))
fig.update_layout(title_text='Mean distance traveled per dose', title_x=0.5, template='simple_white')
fig.show()