Plotly Express子图字符串轴标签不显示问题求助

使用Plotly Express 5.18.0创建包含子图且轴标签为非数值类型的图表时，仅首个子图会显示轴标签，后续子图的轴标签为空。如何确保所有子图都能显示各自的轴标签（即使标签为字符串类型）？

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px

N = 100
food = ["点心", "面条", "汉堡", "披萨", "煎饼"]
drink = ["啤酒", "葡萄酒", "苏打水", "白开水", "果汁", "咖啡", "茶"]
df = pd.DataFrame(
    {
        "年龄": np.random.randint(8, 99, N),
        "最爱食物": np.random.choice(food, N, replace=True),
        "最爱饮品": np.random.choice(drink, N, replace=True),
        "最大跑步速度": np.random.random(N)*20,
        "拥有自行车数量": np.random.randint(0, 5, N)
    }
)
df.年龄.replace({range(0, 19): "儿童", range(19, 100): "成人"}, inplace=True)

随机5行数据：

创建包含两个子图的图表：

• 第一个子图展示最大跑步速度的分布（数值类型）
• 第二个子图展示拥有自行车数量的分布（数值类型）

使用facet_col参数、Plotly Express的宽格式支持及相关格式更新方法：

px.histogram(
    df,
    x=["最大跑步速度", "拥有自行车数量"],
    facet_col="variable",
    color="年龄",
    barmode="group",
    histnorm="percent",
    text_auto=".2r",
).update_xaxes(matches=None, showticklabels=True).update_yaxes(matches=None, showticklabels=True)

一切正常 ✅：X轴和Y轴拥有独立范围，且所有X轴都显示标签。

现在对文本类型的列执行相同操作：

px.histogram(
    df,
    x=["最爱食物", "最爱饮品"],
    facet_col="variable",
    color="年龄",
    barmode="group",
    histnorm="percent",
    text_auto=".2r",
).update_xaxes(matches=None, showticklabels=True).update_yaxes(matches=None, showticklabels=True)

问题出现 ❌：右侧子图的X轴未显示最爱饮品的名称。

检查底层数据JSON对象，发现鼠标悬停在右侧子图的柱状图上时，“value”字段为空：

但检查图表的.data键对应的JSON对象时，两个直方图的X值均存在：

这个问题是Plotly Express在宽格式下处理字符串类型列分面时的默认行为问题，核心是分面后非首个子图的轴未正确映射分类标签，可通过以下两种方法解决：

方法1：手动设置子图轴的分类标签 #

获取每个子图对应的原始数据类别，逐个更新轴的分类映射：

fig = px.histogram(
    df,
    x=["最爱食物", "最爱饮品"],
    facet_col="variable",
    color="年龄",
    barmode="group",
    histnorm="percent",
    text_auto=".2r",
).update_xaxes(matches=None, showticklabels=True).update_yaxes(matches=None, showticklabels=True)

# 为第一个子图设置"最爱食物"的类别
fig.layout.xaxis.categoryarray = food
fig.layout.xaxis.categoryorder = 'array'
# 为第二个子图设置"最爱饮品"的类别
fig.layout.xaxis2.categoryarray = drink
fig.layout.xaxis2.categoryorder = 'array'

fig.show()

方法2：将数据转换为长格式（推荐） #

避免使用宽格式多列输入，将数据重塑为长格式，让Plotly自动识别每个分面的分类标签：

# 重塑数据为长格式
long_df = df.melt(id_vars=["年龄"], value_vars=["最爱食物", "最爱饮品"], var_name="类别", value_name="选项")

fig = px.histogram(
    long_df,
    x="选项",
    facet_col="类别",
    color="年龄",
    barmode="group",
    histnorm="percent",
    text_auto=".2r",
).update_xaxes(matches=None, showticklabels=True).update_yaxes(matches=None, showticklabels=True)

fig.show()

这种方法更贴合Plotly Express的设计逻辑，无需手动配置轴属性，即可自动完成分类标签映射。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saaru Lindestøkke