如何在plolty3.10中绘制排序条形图

Question

我一直在尝试为某些商店的销售数据绘制排序的条形图，但无论我尝试什么，它都会给我未排序的数据。如何使用 plotly 绘制排序的条形图。注意： https ://community.plot.ly/t/sort-bars-in-bar-chart-by-value-and-have-each-bar-with-a-different-color/14562没有为我工作。数据import numpy as npimport pandas as pdimport plotlyimport plotly.offline as pyimport plotly.graph_objs as gofrom plotly.offline import plot, iplot, init_notebook_modeinit_notebook_mode(connected=False)print([(x.__name__,x.__version__) for x in [np, pd,plotly]])url = "https://github.com/bhishanpdl/Datasets/blob/master/store_item_demand/train_store_item_demand.csv?raw=true"df = pd.read_csv(url, parse_dates=['date'],index_col=['date'])使用熊猫（给出排序的条形图）df1 = df.groupby('store')['sales'].sum().sort_values()df1.plot.bar()使用 plotly3.10（给出未排序的条形图）（如何解决这个问题？）def barplot(x,y):    data = [go.Bar(        x=x,        y=y,        marker={            'color': y,            'colorscale': 'Reds'        }    )]    layout = {        'xaxis': {            'tickvals': x,            'ticktext': ['store ' + str(i) for i in x],            'tickangle': 40        }    }    fig = go.FigureWidget(data=data, layout=layout)    return iplot(fig)# plotdf1 = df.groupby('store')['sales'].sum().sort_values()x = df1.index.valuesy = df1.valuesbarplot(x,y)

Answer 1

用于此的正确键是layout.xaxis.categoryorder, 带有值"total ascending"，但它仅适用于layout.xaxis.typeis "category"。如果您的x数组包含字符串，这会自动发生，但如果您x只包含数字，则必须手动设置它。

这是barplot推荐的函数版本：

def barplot(x,y):

    data = [go.Bar(

        x=x,

        y=y,

        marker={

            'color': y,

            'colorscale': 'Reds'

        }

    )]

    layout = {

        'xaxis': {

            'tickvals': x,

            'ticktext': ['store ' + str(i) for i in x],

            'tickangle': 40,

            'type': "category",

            'categoryorder': 'total ascending'

        }

    }

    fig = go.FigureWidget(data=data, layout=layout)

    return iplot(fig)