如何让Plotly Express直方图X轴仅显示完整年份而非半年份？

问题原因 #

Plotly默认将数值类型的年份识别为连续变量，因此会自动生成如2019.5这类中间刻度值。以下是几种可行的解决办法：

方法1：将年份转为字符串类型 #

把YEAR列转换为字符串后，Plotly会将其视为离散类别，仅显示数据中存在的完整年份：

import pandas as pd
import plotly.express as px

hail_month2 = {"YEAR": [2018, 2019], "MAGNITUDE": [1.75, 2]}
hail_month2 = pd.DataFrame(hail_month2)
# 转换年份为字符串类型
hail_month2['YEAR'] = hail_month2['YEAR'].astype(str)
month2 = px.histogram(hail_month2, 
                      x='YEAR',
                      color='MAGNITUDE')
month2.show()

方法2：手动指定X轴刻度与范围 #

若需保留年份的数值属性，可通过update_xaxes强制设置X轴仅显示数据中的完整年份：

import pandas as pd
import plotly.express as px

hail_month2 = {"YEAR": [2018, 2019], "MAGNITUDE": [1.75, 2]}
hail_month2 = pd.DataFrame(hail_month2)
month2 = px.histogram(hail_month2, 
                      x='YEAR',
                      color='MAGNITUDE')
# 设置X轴刻度为数据中的唯一年份，同时限定轴范围
month2.update_xaxes(
    tickvals=hail_month2['YEAR'].unique(),
    range=[2017.5, 2019.5]
)
month2.show()

方法3：将年份转为分类类型 #

将YEAR列设为pandas的分类类型，同样会被Plotly识别为离散类别，避免生成中间刻度：

import pandas as pd
import plotly.express as px

hail_month2 = {"YEAR": [2018, 2019], "MAGNITUDE": [1.75, 2]}
hail_month2 = pd.DataFrame(hail_month2)
# 转换为分类类型
hail_month2['YEAR'] = hail_month2['YEAR'].astype('category')
month2 = px.histogram(hail_month2, 
                      x='YEAR',
                      color='MAGNITUDE')
month2.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shawn