如何使用plotly绘制不同类型的图表，并在python中生成_子图

我想画混合子图的饼图和条形图如何做呢

到目前为止，我能够绘制饼图，但如何添加条形图

下面的代码是执行一个groupby函数并迭代返回的对象，以便根据groupby对象的唯一值生成几个饼图

数据帧： 代码：

导入plotly.graph\u objs as go
从plotly.subplot导入make_子地块
#此示例的数据
将plotly.express导入为px
lst=列表（df.groupby（'event_mohafaza'））
#这里我们希望我们的网格是2 x 3
行数=2
cols=3
#大陆是l中的第一个元素
子地块标题=[l[0]表示lst中的l]
#你所做的事情的一个简洁而通用的版本
规范=[[{'type'：'domain'}]*cols]*行
图=制作子图(
行=行，
cols=cols，
子地块标题=子地块标题，
规格=规格，
打印（网格=真）
对于枚举（lst）中的i，l：
#获取列和列的基本数学
行=i//cols+1
列=i%（行+1）+1
#这是每个大陆的数据框架
d=l[1]
图1添加_轨迹(
go.Pie（标签=d[“事件类型”]，
值=d[“人数”]，
hovertemplate=“%{label}:
值：%{Value}”，
showlegend=True，
textposition='inside'，
旋转=90
),
行=行，
col=col
)
#图添加轨迹（go.Bar（y=df.event_类型，不透明度=0.3），1，1）
图更新布局（title=“按大陆划分的人口”，title\u x=0.5）
图2（图3）

我们修改了代码，理解为添加了第六个条形图。不清楚您要添加什么样的条形图，所以我已经按照您认为合适的方式设置了它。关键是您需要指定一个与子地块结构匹配的图形

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

# data for this example
import plotly.express as px

lst = list(df.groupby('event_mohafaza'))

# here we want our grid to be 2 x 3
rows = 2
cols = 3
# continents are the first element in l
subplot_titles = [l[0] for l in lst]

# a compact and general version of what you did
# specs = [[{'type':'domain'}]* cols] * rows
specs = [[{"type": "pie"},{"type": "pie"},{"type": "pie"}],[{"type": "pie"},{"type": "pie"},{"type": "bar"}]]
fig = make_subplots(
        rows=rows,
        cols=cols,
        subplot_titles=subplot_titles,
        specs=specs,
        print_grid=True)

for i, l in enumerate(lst):
    # basic math to get col and row
    row = i // cols + 1
    col = i % (rows + 1) + 1
    # this is the dataframe for every continent
    d = l[1]
   
    fig.add_trace(go.Pie(labels=d["event_type"],
                         values = d["number_person"],
                         hovertemplate = "%{label}: <br>Value: %{value} ",
                         showlegend=True,
                         textposition='inside',
                         rotation=90),
     row=row,
     col=col    
    )
fig.add_trace(go.Bar(x=df.groups, y=df.number_person, opacity=0.3, showlegend=False), row=2, col=3)
    
fig.update_layout(title="Population by Continent", title_x=0.5)
fig.show()

导入plotly.graph\u objs as go
从plotly.subplot导入make_子地块
#此示例的数据
将plotly.express导入为px
lst=列表（df.groupby（'event_mohafaza'））
#这里我们希望我们的网格是2 x 3
行数=2
cols=3
#大陆是l中的第一个元素
子地块标题=[l[0]表示lst中的l]
#你所做的事情的一个简洁而通用的版本
#规范=[[{'type'：'domain'}]*cols]*行
规范=[[{“类型”：“饼”}，{“类型”：“饼”}，{“类型”：“饼”}]，{“类型”：“饼”}，{“类型”：“饼”}，{“类型”：“条”}]]
图=制作子图(
行=行，
cols=cols，
子地块标题=子地块标题，
规格=规格，
打印（网格=真）
对于枚举（lst）中的i，l：
#获取列和列的基本数学
行=i//cols+1
列=i%（行+1）+1
#这是每个大陆的数据框架
d=l[1]
图添加跟踪（go.Pie）（标签=d[“事件类型”]，
值=d[“人数”]，
hovertemplate=“%{label}:
值：%{Value}”，
showlegend=True，
textposition='inside'，
旋转=90），
行=行，
col=col
)
图添加轨迹（go.Bar（x=df.groups，y=df.number\u person，不透明度=0.3，showlegend=False），行=2，列=3）
图更新布局（title=“按大陆划分的人口”，title\u x=0.5）
图2（图3）

---

请提供一个数据框示例。@vestland我将编辑我的问题并添加数据框示例。我尝试了你的答案，我有几个问题，如果你能向我解释的话。我将尽我所知回答，但这是关于什么的？1：如何更改图表的大小？2：如何根据列的不同值的长度使行和列灵活。我有一个关于groupby函数的问题，因此我认为它与这个问题无关。我将打开另一个关于它的问题。你能帮我吗？你可以使用

fig.update\u布局（高度=800，宽度=1200，…）更改图形的大小

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

# data for this example
import plotly.express as px


lst = list(df.groupby('event_mohafaza  '))


# here we want our grid to be 2 x 3
rows = 2
cols = 3
# continents are the first element in l
subplot_titles = [l[0] for l in lst]

# a compact and general version of what you did
specs = [[{'type':'domain'}]* cols] * rows

fig = make_subplots(
        rows=rows,
        cols=cols,
        subplot_titles=subplot_titles,
        specs=specs,
        print_grid=True)


for i, l in enumerate(lst):
    # basic math to get col and row
    row = i // cols + 1
    col = i % (rows + 1) + 1
    # this is the dataframe for every continent
    d = l[1]
   
        fig.add_trace(
        go.Pie(labels=d["event_type"],
               values = d["number_person"],
               hovertemplate = "%{label}: <br>Value: %{value} ",
               showlegend=True,
               textposition='inside',
               rotation=90
              ),
         row=row,
         col=col
        
    
    )
#     fig.add_trace(go.Bar(y=df.event_type, opacity=0.3), 1, 1)
    
fig.update_layout(title="Population by Continent", title_x=0.5)
fig.show()

 

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

# data for this example
import plotly.express as px

lst = list(df.groupby('event_mohafaza'))

# here we want our grid to be 2 x 3
rows = 2
cols = 3
# continents are the first element in l
subplot_titles = [l[0] for l in lst]

# a compact and general version of what you did
# specs = [[{'type':'domain'}]* cols] * rows
specs = [[{"type": "pie"},{"type": "pie"},{"type": "pie"}],[{"type": "pie"},{"type": "pie"},{"type": "bar"}]]
fig = make_subplots(
        rows=rows,
        cols=cols,
        subplot_titles=subplot_titles,
        specs=specs,
        print_grid=True)

for i, l in enumerate(lst):
    # basic math to get col and row
    row = i // cols + 1
    col = i % (rows + 1) + 1
    # this is the dataframe for every continent
    d = l[1]
   
    fig.add_trace(go.Pie(labels=d["event_type"],
                         values = d["number_person"],
                         hovertemplate = "%{label}: <br>Value: %{value} ",
                         showlegend=True,
                         textposition='inside',
                         rotation=90),
     row=row,
     col=col    
    )
fig.add_trace(go.Bar(x=df.groups, y=df.number_person, opacity=0.3, showlegend=False), row=2, col=3)
    
fig.update_layout(title="Population by Continent", title_x=0.5)
fig.show()