如何在Python Plotly Express中按x轴最大值降序排列y轴类别

我需要在Plotly Express散点图中，基于x轴Criminal_Case的最大值对y轴Party的类别进行降序排列，但多次尝试都未成功。

数据加载代码 #

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/johnsnow09/Party_Criminal_Records/main/For_Analysis_in_R.csv')

失败的尝试 #

• 仅设置y轴为类别类型，未实现按最大值排序

px.scatter(df,x = 'Criminal_Case', y = 'Party').update_layout(height = 1000).update_yaxes(type='category')

• 按类别名称升序排列，不符合需求

px.scatter(df,x = 'Criminal_Case', y = 'Party').update_layout(height = 1100).update_yaxes(categoryorder='category ascending')

• 用箱线图按总计升序，不是按最大值排序

px.box(df,x = 'Criminal_Case', y = 'Party').update_layout(height = 1000).update_yaxes(categoryorder='total ascending')

R中已实现的代码 #

df %>% ggplot(aes(x = Criminal_Case, y = fct_reorder(Party, Criminal_Case, .fun = max) )) + geom_point()

解决方案 #

Plotly Express没有直接对应fct_reorder的参数，需要先在Pandas中预处理数据，按每个Party对应的Criminal_Case最大值对类别排序，再传入绘图函数。

完整实现代码：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 加载数据
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/johnsnow09/Party_Criminal_Records/main/For_Analysis_in_R.csv')

# 计算每个Party的Criminal_Case最大值，生成降序排序的政党列表
party_max_case = df.groupby('Party')['Criminal_Case'].max().sort_values(ascending=False)

# 将Party列转为有序类别，指定排序规则
df['Party'] = pd.Categorical(df['Party'], categories=party_max_case.index, ordered=True)

# 绘制散点图
fig = px.scatter(df, x='Criminal_Case', y='Party', height=1000)
fig.show()

代码说明 #

1. 生成排序键：通过groupby+max获取每个政党的最大刑事案件数，再降序排序得到目标顺序的政党列表。
2. 转换有序类别：用pd.Categorical将Party列设置为有序类别，指定categories为排序后的列表，Plotly会自动遵循这个顺序渲染y轴。
3. 绘制图表：直接使用预处理后的DataFrame绘图，即可实现和R中fct_reorder一致的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ViSa