pandas Python Plotly:百分比轴格式化程序

bvjxkvbb  于 2023-11-15  发布在  Python
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我想创建一个图表,从Pandas框架的轴刻度应该是百分比。
matplotlib有一个很好的axes格式化程序,它可以根据给定的最大值自动计算百分比ticks:

示例:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame( { 'images': np.arange(0, 355, 5) } )      # 70 items in total, max is 350

ax = df.plot()
ax.yaxis.set_major_formatter(pltticker.PercentFormatter(xmax=350))
loc = pltticker.MultipleLocator(base=50)     # locator puts ticks at regular intervals
ax.yaxis.set_major_locator(loc)

字符串
x1c 0d1x的数据

**由于matplotlib的使用相当繁琐,我想用Plotly做同样的事情。**我只找到了将刻度标签格式化为百分比的选项-但没有为我计算刻度和百分比的“自动格式化程序”。是否有一种方法可以使用自动百分比刻度,或者我必须每次手动计算它们(呃)?

import plotly.express as px
import pandas as pd

fig = px.line(df, x=df.index, y=df.images, labels={'index':'num of users', '0':'num of img'})
fig.layout.yaxis.tickformat = ',.0%'         # does not help
fig.show()



谢谢你的任何提示。

icnyk63a

icnyk63a1#

我不确定是否有百分比的轴选项,但是通过将y除以max,y = df.y/df.y.max(),相对容易得到。这些类型的计算,在plot调用中执行,非常方便,我一直在使用它们。
注意事项:如果你有负值的可能性,它确实会变得更复杂(和丑陋)。像y=(df.y-df.y.min())/(df.y.max()-df.y.min())这样的东西可能是必要的,也是更一般的解决方案。
完整示例:

import plotly.express as px
import pandas as pd

data = {'x': [0, 1, 2, 3, 4], 'y': [0, 1, 4, 9, 16]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

fig = px.line(df, x=df.x, y=df.y/df.y.max())
#or# fig = px.line(df, x=df.x, y=(df.y-df.y.min())/(df.y.max()-df.y.min()))
fig.layout.yaxis.tickformat = ',.0%'
fig.show()

字符串


的数据

g52tjvyc

g52tjvyc2#

fig.update_layout(yaxis=dict(title = "",ticksuffix = "%"))

字符串
会解决这个问题

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