如何用Plotly从Pandas DataFrame生成带百分比标注及单元格分隔的热力图

先准备示例数据，和你手上的DataFrame结构一致：

import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

# 示例数据，替换成你的实际DataFrame即可
df = pd.DataFrame({
    'Day': ['周一', '周一', '周二', '周二', '周三', '周三'],
    'Time': ['午餐', '晚餐', '午餐', '晚餐', '午餐', '晚餐'],
    'PizzaConsumptionFraction': [0.25, 0.4, 0.3, 0.35, 0.2, 0.5]
})

一、用 Plotly Express 实现所有要求 #

核心实现逻辑 #

1. 直接用原始DF生成热力图：通过x/y/z参数指定对应列，无需手动做透视表
2. 带%的百分比标注：用text_auto参数自动格式化数值为百分比格式
3. 单元格分隔：通过调整坐标轴网格线+背景色模拟分隔效果

代码示例 #

fig = px.imshow(
    df,
    x='Time',
    y='Day',
    z='PizzaConsumptionFraction',
    text_auto='.1%',  # 自动生成带%的标注，保留1位小数
    aspect='auto'  # 自动适配单元格宽高
)

# 模拟单元格分隔：调粗网格线，用颜色区分
fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        gridwidth=2,
        gridcolor='white',  # 网格线设为白色
        tickmode='array',
        tickvals=df['Time'].unique()
    ),
    yaxis=dict(
        gridwidth=2,
        gridcolor='white',
        tickmode='array',
        tickvals=df['Day'].unique()
    ),
    paper_bgcolor='#f0f0f0'  # 背景设为浅灰，白色网格线就成了分隔线
)

fig.show()

针对你的问题：Plotly Express 如何添加单元格分隔？ #

Plotly Express没有原生的间隙参数，可通过网格线+背景色的组合模拟：把网格线调粗、设为和背景反差大的颜色，就能让网格线变成单元格之间的分隔线，效果和直接加间隙一致。

二、用 Plotly Graph Objects 实现所有要求 #

核心实现逻辑 #

1. 直接用原始DF生成热力图：代码内自动将长格式DF转成透视表，无需手动预处理
2. 单元格分隔：直接用xgap/ygap参数设置单元格间隙（单位像素）
3. 带%的百分比标注：先将数值格式化为带%的字符串，再通过text/texttemplate参数添加

代码示例 #

# 代码内自动转换为透视表，无需手动处理
pivot_df = df.pivot(index='Day', columns='Time', values='PizzaConsumptionFraction')

fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
    z=pivot_df.values,
    x=pivot_df.columns,
    y=pivot_df.index,
    xgap=5,  # x方向单元格间隙
    ygap=5,  # y方向单元格间隙
    # 生成带%的标注文本
    text=pivot_df.applymap(lambda x: f'{x*100:.1f}%'),
    texttemplate='%{text}',  # 显示自定义的百分比文本
    textfont=dict(size=12)
))

fig.update_layout(
    xaxis_title='时段',
    yaxis_title='日期'
)

fig.show()

针对你的问题：Plotly Graph Objects 设置xgap/ygap后，如何添加百分比格式标注？ #

先把原始小数数据转换为带%的字符串（比如用applymap把数值乘100后格式化），然后将这个字符串矩阵传入text参数，再设置texttemplate='%{text}'即可。xgap/ygap的设置不会影响标注位置，标注会自动对应到每个单元格的中心。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MVKXXX