如何使用 plotly 绘制自定义误差线?
How to draw custom error bars with plotly?
我有一个数据框,其中一列描述 y 轴值,另外两列描述置信区间的上限和下限。我想使用这些值来绘制误差线。现在我知道 plotly 提供了可能性 to draw confidence intervals (使用 error_y
和 error_y_minus
关键字参数)但不是我需要的逻辑,因为这些关键字被解释为加法和减法从 y 值。相反,我想直接定义上下位置:
例如,我如何使用 plotly 和这个示例数据框
import pandas as pd
import plotly.express as px
df = pd.DataFrame({'x':[0, 1, 2],
'y':[6, 10, 2],
'ci_upper':[8,11,2.5],
'ci_lower':[5,9,1.5]})
制作这样的情节?
- 使用 Plotly Express 创建条形图
- 使用 https://plotly.com/python/error-bars/#asymmetric-error-bars 生成误差条,使用适当的减法和您所需的结果
import pandas as pd
import plotly.express as px
df = pd.DataFrame(
{"x": [0, 1, 2], "y": [6, 10, 2], "ci_upper": [8, 11, 2.5], "ci_lower": [5, 9, 1.5]}
)
px.bar(df, x="x", y="y").update_traces(
error_y={
"type": "data",
"symmetric": False,
"array": df["ci_upper"] - df["y"],
"arrayminus": df["y"] - df["ci_lower"],
}
)
我有一个数据框,其中一列描述 y 轴值,另外两列描述置信区间的上限和下限。我想使用这些值来绘制误差线。现在我知道 plotly 提供了可能性 to draw confidence intervals (使用 error_y
和 error_y_minus
关键字参数)但不是我需要的逻辑,因为这些关键字被解释为加法和减法从 y 值。相反,我想直接定义上下位置:
例如,我如何使用 plotly 和这个示例数据框
import pandas as pd
import plotly.express as px
df = pd.DataFrame({'x':[0, 1, 2],
'y':[6, 10, 2],
'ci_upper':[8,11,2.5],
'ci_lower':[5,9,1.5]})
制作这样的情节?
- 使用 Plotly Express 创建条形图
- 使用 https://plotly.com/python/error-bars/#asymmetric-error-bars 生成误差条,使用适当的减法和您所需的结果
import pandas as pd
import plotly.express as px
df = pd.DataFrame(
{"x": [0, 1, 2], "y": [6, 10, 2], "ci_upper": [8, 11, 2.5], "ci_lower": [5, 9, 1.5]}
)
px.bar(df, x="x", y="y").update_traces(
error_y={
"type": "data",
"symmetric": False,
"array": df["ci_upper"] - df["y"],
"arrayminus": df["y"] - df["ci_lower"],
}
)