Plotly: Как создать субплоты с несколькими трассами

Вопрос или проблема

d = {'1': pd.DataFrame({'x': [1,2,3], 'y': [2,4,6]}), '2': pd.DataFrame({'x': [2,4,6], 'y': [4,6,8]})}


def p1(df, n):
    x = df.x.tolist()
    y = df.y.tolist()
    y_upper = (2*df.y).tolist()
    y_lower = (0.5*df.y).tolist()

    fig = go.Figure([
        go.Scatter(
            x=x,
            y=y,
            mode="lines",
            name=n,
            showlegend=True
        ),
        go.Scatter(
            x=x+x[::-1],
            y=y_upper+y_lower[::-1],
            fill="toself",
            line=dict(color="rgba(255,255,255,0)"),
            hoverinfo='skip',
            showlegend=False
        )
    ])
    return fig


def p2():
    fig_data = tuple(p1(df, n).data for n, df in d.items())
    fig = go.Figure(sum(zip(*fig_data), ()))
    fig.update_layout(xaxis=dict(range=[0, 5],
                                 showgrid=True),
                      yaxis=dict(showgrid=True))
    return fig


def p3():    
    fig = go.Figure()
    for (n, df) in d.items():
        y = df.iloc[1]
        fig.add_trace(go.Bar(
            x=['x', 'y', 'z'],
            y=y,
            name=n,
            text=y,
            textposition='outside'
        ))
    fig.update_layout(bargroupgap=0.1, barmode="group")
    return fig

from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go

fig = make_subplots(rows=1, cols=2)

fig.add_trace(
    p3().data[0],
    row=1, col=1
)

fig.add_trace(
    p2().data[0],
    row=1, col=2
)

fig.update_layout(height=600, width=800, title_text="Боковые подграфики")
fig.show()

fig = make_subplots(rows=1, cols=2)

for trace in p3().data:
    fig.add_trace(trace,
                  row=1, col=1
                  )

for trace in p2().data:
    fig.add_trace(trace,
                  row=1, col=2
                  )

fig.update_layout(height=600, width=800, title_text="Боковые подграфики")
fig.show()

Ответ или решение

Создание Подграфиков с Несколькими Следами в Plotly

Ваша задача заключается в построении подграфиков для визуализации данных с использованием библиотеки Plotly. Основная проблема, с которой вы столкнулись, заключается в том, что фигуры содержат несколько трасс (следов), и вы хотите отобразить их все на подграфиках. В этом ответе мы подойдем к решению вашей задачи с помощью функции make_subplots.

Пошаговое руководство

1. Импорт необходимых библиотек:
   Убедитесь, что вы импортировали все необходимые модули Plotly и Pandas:

   import plotly.graph_objects as go
   import pandas as pd
   from plotly.subplots import make_subplots

2. Создание данных:
   Заполняем ваши данные в формате словаря, где ключами являются идентификаторы, а значениями — датафреймы Pandas.

   d = {
      '1': pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 6]}),
      '2': pd.DataFrame({'x': [2, 4, 6], 'y': [4, 6, 8]})
   }

3. Определение функций для построения графиков:
   Вы уже определили функции p1, p2, и p3, которые создают различные графики. Убедитесь, что они корректно работают, и возвращают объекты Figure с нужными следами.

4. Использование make_subplots:
   Теперь мы можем создать фигуру с подграфиками и добавить все следы из обеих функций, используя цикл. Это позволит вам избежать проблемы с использованием только первого следа (data[0]).

   # Создание объекта Figure с подграфиками
   fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=("График 1", "График 2"))
   
   # Добавление следов от p3 в первый подграфик
   for trace in p3().data:
      fig.add_trace(trace, row=1, col=1)
   
   # Добавление следов от p2 во второй подграфик
   for trace in p2().data:
      fig.add_trace(trace, row=1, col=2)
   
   # Обновление макета графика
   fig.update_layout(height=600, width=800, title_text="Сторонние подграфики")

5. Отображение графика:
   Теперь, когда все следы добавлены, вы можете отобразить график.

   fig.show()

Заключение

С помощью данного подхода вы сможете легко создать подграфики с несколькими следами и надписями, улучшая читабельность и информативность ваших визуализаций. Совмещение разных типов графиков, таких как линейные графики и гистограммы, может помочь пользователям лучше воспринимать данные и делать выводы.

В случае возникновения дальнейших вопросов или необходимости в помощи, не стесняйтесь обращаться за поддержкой по работе с библиотекой Plotly.