使用Plotly绘制子图时如何添加自定义误差棒（置信区间）

问题原因 #

使用facet_row和color参数后，Plotly Express会自动将原始数据按规则拆分为多个独立trace（本案例中会生成4个trace：foo分组下color为0、1各一个，bar分组下color为0、1各一个），每个trace仅包含对应分组的子集数据。原代码用update_traces给所有trace统一传入了整个DataFrame的全量误差数组，长度和每个trace的实际数据长度不匹配，最终导致误差值错位。

解决方案1：直接在Plotly Express接口内指定误差参数（最简便） #

Plotly Express原生支持非对称误差传入，不需要后续统一更新trace，接口会自动按分组匹配对应误差值，不会出现错位问题：

import pandas as pd
import plotly.express as px


df = pd.DataFrame(
    {"x": [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3],
     "y": [6, 10, 2, 5, 8, 9, 10, 11],
     "ci_upper": [8, 11, 2.5, 4, 9, 10, 11, 12],
     "ci_lower": [5, 9, 1.5, 3, 7, 6, 5, 10],
     "state": ['foo','foo','foo','foo','bar','bar','bar','bar'],
     "color": ['0','0','1','1','0','0','1','1']}
)
# 预计算上下误差偏移量
df["error_up"] = df["ci_upper"] - df["y"]
df["error_down"] = df["y"] - df["ci_lower"]

fig = px.bar(
    df, 
    x="x", 
    y="y",
    facet_row='state',
    color='color',
    error_y="error_up",
    error_y_minus="error_down"
)

fig.update_yaxes(dtick=1)
fig.show()

解决方案2：遍历trace单独更新误差（适合动态修改场景） #

如果已经生成了图表需要调整误差，可以遍历每个trace，为其匹配对应分组的误差数据：

import pandas as pd
import plotly.express as px


df = pd.DataFrame(
    {"x": [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3],
     "y": [6, 10, 2, 5, 8, 9, 10, 11],
     "ci_upper": [8, 11, 2.5, 4, 9, 10, 11, 12],
     "ci_lower": [5, 9, 1.5, 3, 7, 6, 5, 10],
     "state": ['foo','foo','foo','foo','bar','bar','bar','bar'],
     "color": ['0','0','1','1','0','0','1','1']}
)

fig = px.bar(df, x="x", y="y",facet_row='state',color='color')

# 遍历每个trace单独设置对应分组的误差
for trace in fig.data:
    color_val, state_val = [i.strip() for i in trace.legendgroup.split(',')]
    sub_df = df[(df['color'] == color_val) & (df['state'] == state_val)].sort_values('x')
    trace.error_y = {
        "type": "data",
        "symmetric": False,
        "array": sub_df["ci_upper"] - sub_df["y"],
        "arrayminus": sub_df["y"] - sub_df["ci_lower"],
    }

fig.update_yaxes(dtick=1)
fig.show()

两种方案都可以让第二行第三个柱子的置信区间正确覆盖5到11的区间。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Johannes Wiesner