技术问询：能否用Plotly制作分组堆叠条形图展示各站点良率？

完全可以用Plotly实现分组堆叠条形图，这种图表能完美匹配你的需求——在同一视图中清晰对比不同站点的True Yield（真实良率）和First Pass Yield（首次通过良率），通过分组与堆叠的组合，既能区分不同分类维度，又能展示指标的构成关系。

下面提供两种场景的实现代码：

场景1：带额外分组维度的分组堆叠条形图 #

如果你的数据存在额外分类维度（比如产品线），需要每个大分组下的站点对应堆叠的两个良率指标，可以用以下代码实现：

import plotly.graph_objects as go

# 模拟业务数据
sites = ["Site A", "Site B", "Site C"]
product_lines = ["Line 1", "Line 2"]
# 真实良率：[[SiteA-Line1, SiteA-Line2], [SiteB-Line1, SiteB-Line2], ...]
true_yield_data = [[85, 90], [88, 92], [91, 87]]
# 首次通过良率：结构同上
first_pass_yield_data = [[78, 82], [80, 85], [83, 79]]

# 配置分组间距与条形宽度
group_gap = 0.3
bar_width = (1 - group_gap) / len(product_lines)

fig = go.Figure()

# 为每条产品线添加堆叠条形
for idx, line in enumerate(product_lines):
    # 计算当前产品线条形的x轴偏移位置
    x_positions = [site_idx + idx * bar_width for site_idx in range(len(sites))]
    
    # 添加真实良率条形
    fig.add_trace(go.Bar(
        x=x_positions,
        y=[row[idx] for row in true_yield_data],
        name=f"{line} - 真实良率",
        width=bar_width,
        marker_color="#1f77b4" if idx == 0 else "#ff7f0e"
    ))
    
    # 添加首次通过良率条形（堆叠在真实良率上方）
    fig.add_trace(go.Bar(
        x=x_positions,
        y=[row[idx] for row in first_pass_yield_data],
        name=f"{line} - 首次通过良率",
        width=bar_width,
        marker_color="#aec7e8" if idx == 0 else "#ffbb78",
        base=[row[idx] for row in true_yield_data]
    ))

# 优化图表布局
fig.update_layout(
    title="各站点产品线良率对比（分组堆叠条形图）",
    xaxis=dict(
        tickmode="array",
        tickvals=[site_idx + bar_width*(len(product_lines)-1)/2 for site_idx in range(len(sites))],
        ticktext=sites,
        title="站点"
    ),
    yaxis=dict(title="良率 (%)", range=[0, 100]),
    barmode="stack",
    legend_title="指标类型",
    margin=dict(l=40, r=40, t=60, b=40)
)

fig.show()

场景2：单分组堆叠条形图（仅站点维度） #

如果不需要额外分组维度，仅需展示每个站点下两个良率的堆叠对比，用Plotly Express可以快速实现：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 将数据整理为长格式（Plotly Express推荐格式）
yield_data = pd.DataFrame({
    "站点": ["Site A", "Site A", "Site B", "Site B", "Site C", "Site C"],
    "良率类型": ["真实良率", "首次通过良率"] * 3,
    "良率值": [85, 78, 88, 80, 91, 83]
})

fig = px.bar(
    yield_data,
    x="站点",
    y="良率值",
    color="良率类型",
    barmode="stack",
    title="各站点良率对比（堆叠条形图）",
    labels={"良率值": "良率 (%)"},
    color_discrete_map={
        "真实良率": "#1f77b4",
        "首次通过良率": "#aec7e8"
    }
)

# 固定y轴范围，确保良率百分比展示更直观
fig.update_layout(yaxis_range=[0, 100])
fig.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Suljabay