Plotly中可为第二个Y轴加水平线，却无法为第二个X轴加竖线

修正后的可运行代码 #

import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

df = pd.DataFrame(
    {
        "A": [5, 4, 7],
        "B": [200, 300, 100],
    },
    index=[1, 2, 3],
)

fig = px.bar(
    df["A"],
    orientation="h",
)

fig.add_trace(
    go.Scatter(
        y=df.index,
        x=df["B"],
        xaxis="x2",
        name="B",
    )
)

# 用add_shape替代add_vline，精准指定副X轴
fig.add_shape(
    type="line",
    x0=df["B"].mean(),
    y0=0,
    x1=df["B"].mean(),
    y1=1,
    xref="x2",
    yref="paper",
    line=dict(color="red", width=2)
)

fig.update_layout(
    xaxis_title=None,
    yaxis_title=None,
    legend_title=None,
    yaxis=dict(
        autorange="reversed",
    ),
    xaxis=dict(
        side="top",
        showgrid=False,
    ),
    xaxis2=dict(
        overlaying="x",
        side="bottom",
        showgrid=False,
        # 可选：手动设置副X轴范围，确保竖线在可视区域内
        range=[df["B"].min() - 50, df["B"].max() + 50]
    ),
)

fig.show()

核心修改点说明 #

• 替换add_vline为add_shape：add_vline在处理副X轴时存在兼容性问题，直接使用add_shape可以明确指定参考轴为x2，避免识别错误。
• 设置yref="paper"：让竖线贯穿整个图表的高度（0对应图表底部，1对应顶部），不受Y轴数据范围的限制，保证竖线完整显示。
• 可选配置xaxis2范围：手动指定副X轴的数值范围，确保竖线的位置落在轴的可视区间内，防止自动缩放导致竖线被隐藏。

效果验证 #

修改后，竖线会准确出现在第二个X轴（底部）的均值位置，与副X轴的刻度完全对齐，同时不会干扰主X轴（顶部）的内容展示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者chaosink