Plotly分组堆叠柱状图：基于DataFrame列设置颜色与透明度

我正在使用Plotly绘制分组堆叠柱状图，已为各plot_label类别配置了颜色字典colour_dict，但希望区分Actual和Projected组，为其中一组设置不同的透明度。现有数据结构及绘图代码如下：

数据结构 #

year    subplot  plot_label   value
0     2019  Projected  Category 1   3.1
1     2020  Projected  Category 1   3.0
2     2021  Projected  Category 1   2.8
3     2019  Projected  Category 2   3.1
4     2020  Projected  Category 2   3.0
5     2021  Projected  Category 2   2.8
6     2019     Actual  Category 1   3.1
7     2020     Actual  Category 1   3.0
8     2021     Actual  Category 1   2.8
9     2019     Actual  Category 2   3.1
10    2020     Actual  Category 2   3.0
11    2021     Actual  Category 2   2.8

当前绘图代码 #

colour_dict = {'Category 1': '#123', 'Category 2': '#456'}

fig = px.bar(df, x='subplot', y='value', facet_col='year', color='plot_label',
             facet_col_spacing=0.01, color_discrete_map=colour_dict)

当前Actual和Projected组的颜色基于plot_label类别一致，请问能否为其中一组调整透明度以区分并列柱状图？

完全可以实现。Plotly Express没有直接提供按subplot分组设置透明度的参数，但可以通过修改生成图表的trace属性来完成，具体步骤如下：

1. 先运行现有代码生成基础图表；
2. 遍历图表的所有trace，根据trace对应的subplot分组，为目标组设置opacity（透明度）属性。

示例代码 #

colour_dict = {'Category 1': '#123', 'Category 2': '#456'}

fig = px.bar(df, x='subplot', y='value', facet_col='year', color='plot_label',
             facet_col_spacing=0.01, color_discrete_map=colour_dict)

# 遍历所有trace，为Projected组设置透明度（0-1取值，值越小越透明）
for trace in fig.data:
    # 每个trace的x轴数据全部属于同一个subplot，取第一个元素判断分组
    if trace.x[0] == 'Projected':
        trace.opacity = 0.6
    # 若需要也可给Actual组单独设置，比如 else: trace.opacity = 1.0

fig.show()

说明 #

• 每个trace对应一个plot_label在某年份子图中的数据，其x属性的所有元素都属于同一个subplot（Actual或Projected），因此取第一个元素即可判断所属分组；
• 调整opacity的值控制透明度，比如0.6表示60%不透明度，能有效区分两组数据；
• 如果后续图表结构有变化，可通过trace的自定义数据或其他属性判断分组，但当前数据结构下上述方法完全适用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者thosphor