如何在Plotly子图中添加堆叠柱状图及双Y轴折线图？

先看简化版示例DataFrame（实际包含100+列品类数据）：

import pandas as pd
import plotly.subplots as sp
import plotly.graph_objects as go

# 构造示例数据
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=6, freq='M')
df = pd.DataFrame({
    'date': dates,
    'category_1': [100, 120, 150, 180, 200, 220],
    'category_2': [80, 90, 100, 110, 130, 140],
    # ... 省略98+个类似category列
    'cost': [500, 550, 600, 680, 720, 780],
    'numSales': [20, 25, 30, 35, 40, 45]
})

实现步骤 #

1. 初始化共享X轴的子图布局
   用make_subplots创建2行1列的子图，指定第一行启用双Y轴，同时开启X轴共享：

   fig = sp.make_subplots(
       rows=2, cols=1,
       specs=[[{"secondary_y": True}], [{}]],
       shared_xaxes=True,
       vertical_spacing=0.1  # 调整子图间距
   )
   

2. 第一行添加100+列的堆叠柱状图
   遍历所有品类列（排除date、cost、numSales），逐个添加柱状图trace，Plotly会自动处理堆叠逻辑：

   # 筛选出所有品类列
   category_cols = [col for col in df.columns if col not in ['date', 'cost', 'numSales']]
   
   for col in category_cols:
       fig.add_trace(
           go.Bar(x=df['date'], y=df[col], name=col),
           row=1, col=1, secondary_y=False  # 绑定左侧Y轴
       )
   

3. 第一行添加右侧Y轴的cost折线图
   通过secondary_y=True绑定右侧Y轴，实现类似matplotlibtwinx的效果：

   fig.add_trace(
       go.Scatter(x=df['date'], y=df['cost'], name='成本', line=dict(color='red')),
       row=1, col=1, secondary_y=True
   )
   

4. 第二行添加numSales折线图
   直接在第二行子图添加折线，因为已开启shared_xaxes=True，会自动共享X轴：

   fig.add_trace(
       go.Scatter(x=df['date'], y=df['numSales'], name='销量'),
       row=2, col=1
   )
   

5. 布局优化
   调整Y轴标题、图例位置等，提升可读性：

   # 设置左侧Y轴标题（品类数值）
   fig.update_yaxes(title_text="品类数值", row=1, col=1, secondary_y=False)
   # 设置右侧Y轴标题（成本）
   fig.update_yaxes(title_text="成本", row=1, col=1, secondary_y=True)
   # 设置第二行Y轴标题（销量）
   fig.update_yaxes(title_text="销量", row=2, col=1)
   # 设置X轴标题
   fig.update_xaxes(title_text="日期", row=2, col=1)
   
   # 调整图例位置，避免遮挡图表
   fig.update_layout(
       legend=dict(orientation="h", yanchor="bottom", y=1.02, xanchor="right", x=1),
       title_text="品类堆叠柱状+成本&销量趋势"
   )
   

完整运行代码 #

整合上述片段，直接运行即可得到目标图表：

import pandas as pd
import plotly.subplots as sp
import plotly.graph_objects as go

# 构造示例数据
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=6, freq='M')
df = pd.DataFrame({
    'date': dates,
    'category_1': [100, 120, 150, 180, 200, 220],
    'category_2': [80, 90, 100, 110, 130, 140],
    # 可自行添加更多category列测试
    'cost': [500, 550, 600, 680, 720, 780],
    'numSales': [20, 25, 30, 35, 40, 45]
})

# 创建子图
fig = sp.make_subplots(
    rows=2, cols=1,
    specs=[[{"secondary_y": True}], [{}]],
    shared_xaxes=True,
    vertical_spacing=0.1
)

# 添加堆叠柱状图
category_cols = [col for col in df.columns if col not in ['date', 'cost', 'numSales']]
for col in category_cols:
    fig.add_trace(
        go.Bar(x=df['date'], y=df[col], name=col),
        row=1, col=1, secondary_y=False
    )

# 添加成本折线图（右侧Y轴）
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df['date'], y=df['cost'], name='成本', line=dict(color='red')),
    row=1, col=1, secondary_y=True
)

# 添加销量折线图
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df['date'], y=df['numSales'], name='销量'),
    row=2, col=1
)

# 布局调整
fig.update_yaxes(title_text="品类数值", row=1, col=1, secondary_y=False)
fig.update_yaxes(title_text="成本", row=1, col=1, secondary_y=True)
fig.update_yaxes(title_text="销量", row=2, col=1)
fig.update_xaxes(title_text="日期", row=2, col=1)

fig.update_layout(
    legend=dict(orientation="h", yanchor="bottom", y=1.02, xanchor="right", x=1),
    title_text="品类堆叠柱状+成本&销量趋势"
)

# 显示图表
fig.show()

关键注意点 #

• 100+列堆叠柱状：Plotly会自动将同位置（row=1,col=1）的bar trace堆叠，无需额外设置。
• 双Y轴实现：通过secondary_y=True指定绑定右侧Y轴，逻辑和matplotlib的twinx一致。
• 共享X轴：初始化子图时设置shared_xaxes=True，第二行子图会自动复用第一行X轴，交互时同步缩放/平移。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Allanqunzi