如何将DataFrame元数据行作为Plotly柱状图的悬停数据

完全可以实现，核心是先分离样本数据和元数据，再将元数据映射到对应的变量，添加到悬停信息中。具体步骤如下：

1. 分离样本数据与元数据 #

首先从原DataFrame中提取用于绘图的样本行（前22行）和元数据行（最后6行），并将元数据转置为以变量名为索引的格式，方便后续调用：

# 分离样本数据（前22行）和元数据（最后6行）
sample_data = df_plot.iloc[:-6].copy()
# 转置元数据，让变量名作为行索引，元数据项作为列
metadata = df_plot.iloc[-6:].set_index('Strain').T

2. 绘制柱状图并添加元数据到悬停信息 #

使用px.bar绘制图表后，遍历每个变量对应的trace，自定义悬停模板（hovertemplate），将对应变量的元数据整合进去：

# 创建水平柱状图
fig = px.bar(sample_data, y="Strain", x=sample_data.columns[1:], 
             orientation="h", template="simple_white", 
             width=800, height=1000, 
             color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Light24)

# 遍历每个变量对应的trace，添加元数据到悬停文本
for idx, var_name in enumerate(sample_data.columns[1:]):
    # 获取当前变量的所有元数据
    var_metadata = metadata.loc[var_name].to_dict()
    # 构建悬停文本模板
    hover_template = f"样本: %{{y}}<br>变量: {var_name}<br>数值: %{{x}}"
    # 逐个添加元数据项
    for meta_key, meta_value in var_metadata.items():
        hover_template += f"<br>{meta_key}: {meta_value}"
    # 更新当前trace的悬停模板
    fig.data[idx].hovertemplate = hover_template

fig.show()

关键说明 #

• 必须移除元数据行再绘图，否则元数据会被当作样本显示在y轴上，不符合需求。
• 转置元数据后，每个变量对应一行数据，能快速提取该变量的所有元信息。
• 通过自定义hovertemplate，可以精准控制悬停时显示的内容，将样本、变量、数值和元数据整合在一起。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luis Manuel Quiros guerrero