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我有一个 df(如下),我想编写一个函数,该函数将返回一个 plotly
折线图,该折线图在数据集中的指定点处带有数据标签(该图跟踪促销的成功,所以我想标记促销开始和结束的时间 - 但这与数据集本身的开始和结束不同。
index date x_sales y_sales
0 2019-10-24 0 27
1 2019-10-25 0 30
2 2019-10-26 0 34
3 2019-10-27 0 36
4 2019-10-28 0 29
plotly
文档不清楚如何添加注释,我能找到的唯一相关的 StackOverflow 问题是关于 R 的。
理想情况下,我想要一张像这里这样的图表:
但在其中一行上有一个小标签用于开始日期
和一个用于结束日期
。
我当前的代码是最基本的:
fig = px.line(df_g, x="date", y=df_g.columns)
感谢您的帮助。
最佳答案
下面代码片段中的函数 customAnnotations()
将使用 add_annotation()
为您要注释的每个特定点生成此图:
正如您指定的那样,这会生成一个数字,其中对指定时间段的开始和结束进行了注释。让我知道这对您来说效果如何,我们可以根据您的具体需求进行调整。
# imports
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import datetime
pd.set_option('display.max_rows', None)
# data sample
df = pd.DataFrame({'date': {3: '2020-08-03',
4: '2020-08-04',
5: '2020-08-05',
6: '2020-08-06',
7: '2020-08-07'},
'title_sales': {3: 2, 4: 4, 5: 3, 6: 6, 7: 2},
'regression_sales': {3: 4, 4: 6, 5: 5, 6: 6, 7: 4},
'causal_sales': {3: 3, 4: 5, 5: 4, 6: 5, 7: 3}})
df.set_index('date', inplace = True)
def customAnnotations(df, xStart, xEnd, yVal):
# xStart = '2020-08-04'
# xEnd = '2020-08-06'
# xVal='date'
# yVal='regression_sales'
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=df.index, y=df[yVal].values, marker_color='black'))
per_start = df[df.index==xStart]
per_end = df[df.index==xEnd]
fig.add_annotation(dict(font=dict(color='rgba(0,0,200,0.8)',size=12),
x=per_start.index[0],
#x = xStart
y=per_start[yVal].iloc[0],
showarrow=False,
text='Period start = ' + per_start.index[0] + ' ',
textangle=0,
xanchor='right',
xref="x",
yref="y"))
fig.add_annotation(dict(font=dict(color='rgba(0,0,200,0.8)',size=12),
x=per_end.index[0],
#x = xStart
y=per_end[yVal].iloc[0],
showarrow=False,
text='Period end = ' + per_end.index[0] + ' ',
#ax = -10,
textangle=0,
xanchor='right',
xref="x",
yref="y"))
fig.show()
customAnnotations(df=df, xStart = '2020-08-04', xEnd = '2020-08-06', yVal='regression_sales')
关于python - Plotly:如何在 plotly 线图中的特定点添加标记(python/pandas),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64241461/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!