python-3.x - 如何根据 Plotly python 中的列类别制作条形图？

Question

我有数据框

Date        Category    Sum
2019-06-03    "25M"      34
2019-06-03    "25M"      60
2019-06-03    "50M"      23
2019-06-04    "25M"      67
2019-06-05    "50M"     -90
2019-06-05    "50M"     100
2019-06-06    "100M"     6
2019-06-07    "25M"     -100
2019-06-08    "100M"     67
2019-06-09    "25M"      450
2019-06-10    "50M"      600
2019-06-11    "25M"      -9
2019-07-12    "50M"      45
2019-07-13    "50M"      67
2019-07-14    "100M"    130
2019-07-14    "50M"      45
2019-07-15    "100M"    100
2019-07-16    "25M"     -90
2019-07-17    "25M"     700
2019-07-18    "25M"     -9

首先，我将我的日期和类别与 Sum 分组，以便我得到这样的数据框。

df.groupby(["EntryDate","Category"]).agg({"NetProfit":"sum"}).reset_index()

 Date         Category   Sum
2019-06-03    "25M"      94
2019-06-03    "50M"      23
2019-06-04    "25M"      67
2019-06-05    "50M"      10
2019-06-06    "100M"     6     ...and so on     

我想创建 plotly 时间序列分组条形图，以便在 PLotly 中的相应日期向我显示“25M”、“50M”和“100M”的 3 个条形图。

Answer 1

我认为您希望使用标准条形图并添加 25M、50M 和 100M 的条目，例如：

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[
    go.Bar(name='25M', x=df.EntryDate[df.Category=='25M'], y=df.NetProfit[df.Category=='25M']),
    go.Bar(name='50M', x=df.EntryDate[df.Category=='50M'], y=df.NetProfit[df.Category=='50M']),
    go.Bar(name='100M', x=df.EntryDate[df.Category=='100M'], y=df.NetProfit[df.Category=='100M'])
])

fig.show()

或者，在一个循环中：

import plotly.graph_objects as go

AMT=['25M','50M','100M']

fig = go.Figure()
for i in AMT:
    fig.add_trace(go.Bar(name=i, 
                         x=df.EntryDate[df.Category==i], 
                         y=df.NetProfit[df.Category==i],
                        )
                 )

fig.show()