如何使用Plotly直接指定上下界绘制自定义误差棒？

核心逻辑非常简单：你只需要提前计算出置信区间上下界相对于y值的偏移量，再传入Plotly的误差棒参数即可，无需修改原生的参数逻辑。

完整可运行代码 #

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'x':[0, 1, 2],
                   'y':[6, 10, 2],
                   'ci_upper':[8,11,2.5],
                   'ci_lower':[5,9,1.5]})

# 计算上下偏移量
df['error_plus'] = df['ci_upper'] - df['y']
df['error_minus'] = df['y'] - df['ci_lower']

# 绘制带误差棒的折线图
fig = px.line(df, x='x', y='y', markers=True)
fig.update_traces(
    error_y = dict(
        type='data',
        symmetric=False, # 开启非对称误差棒
        array=df['error_plus'], # 上方偏移量
        arrayminus=df['error_minus'] # 下方偏移量
    )
)
fig.show()

效果说明 #

运行上述代码后，生成的误差棒上下端点会完全匹配你指定的ci_upper和ci_lower数值，和你给出的示例效果图完全一致。
如果你需要绘制散点图，仅需将px.line替换为px.scatter即可，误差棒的配置逻辑完全相同。

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