如何为Plotly parcats/平行分类图自定义hovertemplate并实现节点悬停显示标签

一、Plotly Express 实现方式 #

用px.parallel_categories生成平行分类图时，可结合hover_data传递额外数据，再通过update_traces自定义hovertemplate，直接用%{label}调用节点标签。

示例代码：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 构造示例数据
df = pd.DataFrame({
    "Category1": ["A", "A", "B", "B", "C"],
    "Category2": ["X", "Y", "X", "Y", "X"],
    "Value": [10, 20, 15, 25, 30]
})

# 生成平行分类图，指定hover数据
fig = px.parallel_categories(
    df,
    dimensions=["Category1", "Category2"],
    color="Value",
    hover_data={"Value": True}
)

# 自定义hover模板，%{label}自动显示节点标签
fig.update_traces(
    hovertemplate="<b>节点标签:</b> %{label}<br><b>数值:</b> %{customdata[0]}<extra></extra>"
)

fig.show()

说明：

• hover_data用来指定需要带入hover模板的额外字段，这里将Value传入作为customdata。
• %{label}是Plotly parcats内置变量，直接对应悬停节点的文本内容；<extra></extra>用于隐藏默认的trace名称，让hover显示更简洁。

二、Plotly Graph Objects 实现方式 #

用go.Parcats直接构建图形时，需手动配置维度信息，通过customdata传递额外数据，再在hovertemplate中调用节点标签和自定义数据。

示例代码：

import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "Category1": ["A", "A", "B", "B", "C"],
    "Category2": ["X", "Y", "X", "Y", "X"],
    "Value": [10, 20, 15, 25, 30]
})

fig = go.Figure(go.Parcats(
    dimensions=[
        {"label": "分类1", "values": df["Category1"]},
        {"label": "分类2", "values": df["Category2"]}
    ],
    line={"color": df["Value"], "colorscale": "Viridis"},
    customdata=df["Value"].values.reshape(-1, 1),  # 传递额外数值数据
    hovertemplate="<b>维度:</b> %{dimension.label}<br><b>节点标签:</b> %{label}<br><b>数值:</b> %{customdata[0]}<extra></extra>"
))

fig.show()

说明：

• dimensions中的label是维度名称，values是该维度下的节点值。
• %{dimension.label}可显示当前悬停节点所属的维度名称，%{label}显示节点的具体标签文本。

关键注意事项 #

• %{label}是parcats内置的变量，无需额外配置即可直接调用节点标签。
• 若需显示自定义额外数据，必须确保数据通过customdata（Graph Objects）或hover_data（Express）传入，否则无法在hovertemplate中调用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Justin Patel