Plotly多面柱状图：仅显示各子图数据中存在的X轴刻度

当前代码的问题在于Plotly分面图默认开启共享X轴（sharex=True），即便你过滤掉了count=0的数据，所有子图还是会沿用原始数据集的全部X轴刻度。要让每个子图只显示自身存在的有效刻度，需要关闭轴共享并为每个子图单独配置X轴：

修改后的完整代码 #

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.DataFrame({
    'row': [0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1],
    'col': [0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1 ],
    'x_value': [1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4], 
    'count':  [1,7,4,0,0,3,1,3,1,9,2,2,0,0,3,4]
})

df = df.query('count != 0 ')

# 关键改动1：关闭X轴共享
fig = px.bar(df, x='x_value', y='count', facet_col='col', facet_row='row', 
             template='simple_white', sharex=False)

# 关键改动2：为每个子图单独设置X轴刻度
for i, trace in enumerate(fig.data):
    # 获取当前子图对应的x_value集合（去重并排序）
    sub_df = df[(df['row'] == trace.facet_row) & (df['col'] == trace.facet_col)]
    valid_x = sorted(sub_df['x_value'].unique())
    
    # 找到对应子图的X轴对象并更新
    xaxis = fig.layout[f'xaxis{i+1}']
    xaxis.update(
        showticklabels=True,
        title_font=dict(size=20),
        type='category',
        tickvals=valid_x,
        ticktext=valid_x,
        categoryorder='array',  # 按valid_x的顺序显示刻度
        categoryarray=valid_x
    )

fig.show()

核心改动说明 #

1. 关闭轴共享：在px.bar中添加sharex=False，让每个子图拥有独立的X轴配置权。
2. 子图单独配置：遍历每个子图对应的trace，筛选出该子图下的有效x_value，然后更新对应X轴的tickvals和ticktext，同时指定categoryorder确保刻度按数据存在的顺序显示。

这样每个子图就只会显示自身数据中实际存在的X轴刻度，彻底移除无效的空刻度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leo