如何基于百分比值使用Plotly创建符合示例的进度饼图

参考示例效果为无冗余元素的空心环形样式：已完成进度段用醒目色块展示，剩余进度段用浅灰色填充，环形中心标注大号进度百分比。

场景一：直接使用单值进度变量绘图 #

当进度值以独立整数变量定义（如x = 80表示完成80%）时，可直接通过拼接「已完成进度值+剩余进度值」的方式构造饼图数据源，核心绘图代码如下：

import plotly.graph_objects as go

# 定义进度占比变量
x = 80

fig = go.Figure(data=[go.Pie(
    # 饼图总占比固定为100%，拆分已完成、未完成两个分段
    values=[x, 100 - x],
    # 关闭悬停提示、分段标签展示
    hoverinfo="skip",
    textinfo="none",
    # 设置空心环的大小，数值越大环身越细
    hole=0.75,
    # 匹配示例配色：已完成段为亮蓝色，剩余段为浅灰色
    marker=dict(colors=["#1a73e8", "#e8eaed"], line=dict(color="#fff", width=0))
)])

# 在环形中心位置添加进度数字标注
fig.add_annotation(
    text=f"<b>{x}%</b>",
    font_size=36,
    showarrow=False
)

# 清理所有冗余布局元素
fig.update_layout(
    showlegend=False,
    margin=dict(t=30, b=30, l=30, r=30)
)

fig.show()

场景二：从指定结构的DataFrame读取进度值 #

当进度值存储在结构为「单progress列、第一行对应目标进度值」的DataFrame中时，只需先提取对应进度值，后续绘图逻辑与场景一完全一致，核心代码如下：

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

# 对应目标结构的DataFrame（实际使用时替换为自身数据读取逻辑即可）
df = pd.DataFrame({"progress": [80]})

# 从DataFrame中提取进度值
x = df["progress"].iloc[0]

# 绘图逻辑与场景一保持一致
fig = go.Figure(data=[go.Pie(
    values=[x, 100 - x],
    hoverinfo="skip",
    textinfo="none",
    hole=0.75,
    marker=dict(colors=["#1a73e8", "#e8eaed"], line=dict(color="#fff", width=0))
)])

fig.add_annotation(
    text=f"<b>{x}%</b>",
    font_size=36,
    showarrow=False
)

fig.update_layout(
    showlegend=False,
    margin=dict(t=30, b=30, l=30, r=30)
)

fig.show()

可调参数说明 #

• hole参数取值范围为0~1，可根据需求调整环形的粗细程度
• marker.colors数组中的两个颜色值可自定义替换，适配不同视觉风格
• add_annotation中的字体大小、样式可灵活调整，匹配最终展示要求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者imdevskp