如何在Plotly Express堆叠条形图中仅显示T1的文本标注并隐藏T2标注

刚好我之前也遇到过类似的需求——既要保住Plotly Express的便捷性（比如facet_col这类功能），又要自定义部分系列的文本显示。这里有个简单直接的方法可以实现你的需求：

核心思路 #

Plotly Express生成的堆叠条形图里，每个颜色系列（也就是你的T1、T2）对应一个独立的trace对象。我们只需要找到对应T2的trace，清空它的文本标注内容即可，完全不会破坏PX框架的原有结构和功能。

修改后的完整代码 #

import pandas as pd
import plotly.express as px

df1 = pd.DataFrame()
df1['x'] = ['Product A', 'Product B', 'Product C']
df1['z'] = ['T1','T1','T1']
df1['y'] = [20, 14, 23]
df2 = pd.DataFrame()
df2['x'] = ['Product A', 'Product B', 'Product C']
df2['z'] = ['T2','T2','T2']
df2['y'] = [40, 10, 55]
df = df1.append(df2)

# 用PX生成堆叠条形图，正常设置文本标注参数
fig = px.bar(df, y="x", x="y", text='y', color='z', barmode='stack')

# 遍历所有trace，定位到T2系列并清空它的文本标注
for trace in fig.data:
    if trace.name == 'T2':
        trace.text = []  # 把文本数组设为空，就不会显示标注了
        # 也可以用 trace.textposition = 'none' 达到同样效果

fig.show()

为什么这个方法好用？ #

• 完全保留了Plotly Express的所有特性，后续你要添加facet_col或者其他PX支持的参数，直接在px.bar()里追加即可，这个修改逻辑依然有效。比如你要加分面功能，只需要把生成图表的代码改成：

fig = px.bar(df, y="x", x="y", text='y', color='z', barmode='stack', facet_col='your_facet_column')

然后同样的遍历trace的代码依然能正确隐藏T2的标注。

• 不需要额外复杂的数据预处理，只是对生成后的图表对象做简单修改，逻辑清晰易懂，后续维护也方便。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者navac