Plotly：如何在不更改数据源的情况下更改 go.pie 图表的图例？

Question

我正在练习使用 Python 在 Plotly Express 中构建饼图。这是我制作的饼图；该图表是根据一个包含两列的文件构建的，名为gender值为[0, 1, 2]count_genders值为[total_count_0, total_count_1, total_count_2]我计划为这些值添加一些描述；例如0 - female1 - male2 - undefined这就是我目前陷入困境的地方。如果我没记错的话，如果您想更改图例中的标签（至少在等值区域地图中），您可以操作ticks位于colorscale栏中的标签。通过操作它们，您可以重命名有关数据的标签。因此我想知道你是否可以在饼图中做同样的事情？我当前的该图代码：import pandas as pdimport plotly.express as px            '''Pandas DataFrame:'''users_genders = pd.DataFrame({'gender': {0: 0, 1: 1, 2: 2},               'count_genders': {0: 802420, 1: 246049, 2: 106}})''' Pie Chart Viz '''gender_distribution = px.pie(users_genders,                             values='count_genders',                             names='gender',                             color_discrete_map={'0': 'blue',                                                 '1': 'red',                                                 '2': 'green'},                             title='Gender Distribution <br>'                                   'between 2006-02-16 to 2014-02-20',                             hole=0.35)gender_distribution.update_traces(textposition='outside',                                  textinfo='percent+label',                                  marker=dict(line=dict(color='#000000',                                                        width=4)),                                  pull=[0.05, 0, 0.03],                                  opacity=0.9,                                  # rotation=180                                  )我尝试添加 ，ticks但update_layout无济于事。它返回有关不正确参数的错误消息。有人能帮我解决这个问题吗？编辑1：如果我不清楚，我想知道是否可以修改图例中显示的值而不更改文件中的原始值。非常感谢您抽出时间帮助我解决这个问题！编辑 2：添加代码的导入和其他先前详细信息，删除 Dropbox 链接。

Answer 1

如果我正确理解您的问题，您希望更改图例中显示的内容，而不更改数据源中的名称。可能有更优雅的方法可以做到这一点，但我已经组合了一个自定义函数newLegend(fig, newNames)来为您完成此任务。

因此，对于这样的数字：

...跑步：

fig = newLegend(fig = fig, newNames = {'Australia':'Australia = Dangerous',
                                       'New Zealand' : 'New Zealand = Peaceful'})

...会给你：

我希望这就是您正在寻找的。如果没有，请随时告诉我！

完整代码：

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder().query("continent == 'Oceania'")

fig = px.pie(df, values='pop', names='country')

fig.update_traces(textposition='inside')

fig.update_layout(uniformtext_minsize=12, uniformtext_mode='hide')

def newLegend(fig, newNames):

    for item in newNames:

        for i, elem in enumerate(fig.data[0].labels):

            if elem == item:

                fig.data[0].labels[i] = newNames[item]

    return(fig)

fig = newLegend(fig = fig, newNames = {'Australia':'Australia = Dangerous',

                                       'New Zealand' : 'New Zealand = Peaceful'})

fig.show()

编辑 1：来自 OP 的数据样本示例

您的数据面临的挑战是genders属于类型integer而不是类型string。因此，自定义函数尝试将一种类型的元素替换为另一种类型的元素。我通过一次性替换包含标签的整个数组来解决这个问题，而不是逐个元素地操作它。

阴谋：

完整代码：

import pandas as pd

import plotly.express as px

import numpy as np

# custom function to change labels    

def newLegend(fig, newNames):

    newLabels = []

    for item in newNames:

        for i, elem in enumerate(fig.data[0].labels):

            if elem == item:

                #fig.data[0].labels[i] = newNames[item]

                newLabels.append(newNames[item])

    fig.data[0].labels = np.array(newLabels)

    return(fig)

'''

Pandas DataFrame:

'''

users_genders = pd.DataFrame({'0': {0: 1, 1: 2}, 

                              '802420': {0: 246049, 1: 106}})

users_genders = pd.DataFrame({'gender':[0,1,2],

                               'count_genders': [802420, 246049, 106]})

''' Pie Chart Viz '''

gender_distribution = px.pie(users_genders,

                             values='count_genders',

                             names='gender',

                             color_discrete_map={'0': 'blue',

                                                 '1': 'red',

                                                 '2': 'green'},

                             title='Gender Distribution <br>'

                                   'between 2006-02-16 to 2014-02-20',

                             hole=0.35)

gender_distribution.update_traces(textposition='outside',

                                  textinfo='percent+label',

                                  marker=dict(line=dict(color='#000000',

                                                        width=4)),

                                  pull=[0.05, 0, 0.03],

                                  opacity=0.9,

                                  # rotation=180

                                  )

gender_distribution.update_layout(legend=dict({'traceorder': 'normal'}

                                              # ticks='inside',

                                              # tickvals=[0, 1, 2],

                                              # ticktext=["0 - Female",

                                              #           "1 - Male",

                                              #           "2 - Undefined"],

                                              # dtick=3

                                              ),

                                   legend_title_text='User Genders')

# custom function set to work

gender_distribution=newLegend(gender_distribution, {0:"0 - Female",

                                                    1:"1 - Male",

                                                    2: "2 - Undefined"})

gender_distribution.show()

Answer 2

newnames = {'0': 'zero', '1': 'one', '2': 'two'}

fig.for_each_trace(lambda t: t.update(

  labels=[newnames[label] for label in t.labels]

)