如何用Plotly Express叠加箱线图与散点图展示公司数据？

我希望基于同一个Pandas DataFrame创建多层图表，其中一层为箱线图（boxplot），另一层为散点图（scatter plot），以此查看U9公司的位置。请问是否可以将这两个图表合并？

现有图表示例 #

箱线图 #

散点图 #

当前代码 #

import pandas as pd 
import plotly.express as px

df = pd.read_csv("company_index.csv", sep=";", decimal=",")
print(df)

df_u9 = df.loc[df["company"].isin(["U9"])]

fig_1 = px.box(
        df,
        x="period",
        y="index"
    )
fig_2 = px.scatter(
        df_u9,
        x="period",
        y="index"
    )

fig_1.show()
fig_2.show()

数据文件（company_index.csv） #

period;index;company
1;202,4;U1
1;226,69;U10
1;235,18;U9
1;236,49;U4
1;238,13;U2
1;244,05;U6
1;252,08;U3
1;256,68;U8
1;294,99;U5
1;299,391;U7
2;243,78;U1
2;264,26;U10
2;270,6;U2
2;272,89;U9
2;285,26;U5
2;289,29;U4
2;291,15;U6
2;291,19;U3
2;305,92;U7
2;314,65;U8
3;271,82;U1
3;278,65;U2
3;296,16;U10
3;297,21;U4
3;305,93;U6
3;308,96;U5
3;323,74;U9
3;335,93;U3
3;354,13;U8
3;381,2;U7
4;281,26;U5
4;308,5;U2
4;311,61;U1
4;334,03;U4
4;335,72;U9
4;344,32;U8
4;345,27;U6
4;355,44;U3
4;373,54;U7
4;381,68;U10
5;288,6;U1
5;305,66;U5
5;323,2;U2
5;358,46;U8
5;365,57;U3
5;366,96;U10
5;368,38;U7
5;371,23;U6
5;373,63;U4
5;422,93;U9
6;285,32;U5
6;291,65;U1
6;308,68;U2
6;372,04;U8
6;376,64;U3
6;403,55;U6
6;407,38;U4
6;420,65;U10
6;423,68;U9
6;453,09;U7

完全可以合并这两个图表。在Plotly中，你可以通过fig.add_trace()方法将散点图的轨迹叠加到箱线图的图表对象上，实现图层融合。

修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import plotly.express as px

# 读取数据
df = pd.read_csv("company_index.csv", sep=";", decimal=",")
df_u9 = df.loc[df["company"] == "U9"]

# 创建箱线图基础图表
fig = px.box(df, x="period", y="index")

# 将U9的散点轨迹添加到箱线图中
scatter_trace = px.scatter(df_u9, x="period", y="index", color_discrete_sequence=["red"]).data[0]
fig.add_trace(scatter_trace)

# 可选：自定义散点样式，让U9位置更突出
fig.update_traces(marker=dict(size=10, symbol="x"), selector=dict(mode="markers"))
fig.update_layout(title="各周期指数分布及U9公司位置", xaxis_title="周期", yaxis_title="指数")

fig.show()

代码说明 #

• 先创建箱线图的基础图表对象fig
• 通过px.scatter()生成散点图后，提取其第一个轨迹（data[0]），用add_trace()添加到箱线图中
• 用color_discrete_sequence指定散点颜色，方便快速定位U9
• update_traces和update_layout用于优化图表样式，提升可读性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者404rorre