Python+Plotly技术实现：通过字典为饼图自定义颜色及图例排序

没问题，这两个需求都能完美实现！咱们一步步来解决你的问题：

1. 实现按等级精准映射颜色 #

你提出的字典形式颜色映射完全可行，我们只需要定义好覆盖1-10级的完整映射字典，再根据每个等级匹配对应的颜色即可。这里要注意原始数据里的等级是整数，所以需要把它转成字符串来匹配字典的键。

2. 让图例按10→1的顺序排序 #

直接用原始数据列表生成饼图的话，Plotly会默认按数据出现顺序或数值升序排列图例。要实现10到1的倒序，我们需要先统计每个等级的数量，再手动按指定顺序组织数据，这样图例就会跟着我们设定的顺序排列。

修改后的完整代码 #

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

crit = [1, 10, 2, 6, 1, 2, 2, 3, 1, 4, 6, 6, 9, 10, 5, 8, 3, 8, 5, 4, 9, 2, 8, 7, 1, 1, 7, 3, 9, 9, 6, 6, 8, 9, 6, 7, 5, 9, 8, 4, 4, 5, 6, 2, 9, 9, 4, 6, 9, 9]

# 定义1-10级的颜色映射字典，按你需求的对应关系设置
color_map = {
    '10': '#ff0000',    # 10级红色
    '9': '#ff5050',     # 9级浅红/橙色
    '8': '#ff6600',     # 8级橙色
    '7': '#ff9966',     # 7级浅橙色
    '6': '#ff6699',     # 6级橙红色
    '5': '#ff99ff',     # 5级浅紫色
    '4': '#cc99ff',     # 4级紫色
    '3': '#ccccff',     # 3级浅蓝紫色
    '2': '#99ccff',     # 2级浅蓝色
    '1': '#e6f2ff'      # 1级极浅蓝色
}

# 统计每个临界度的数量，并强制按10→1的顺序排序
crit_series = pd.Series(crit)
sorted_levels = list(range(10, 0, -1))  # 生成10到1的倒序列表
crit_counts = crit_series.value_counts().reindex(sorted_levels, fill_value=0)

# 准备饼图所需的标签、数值和颜色列表
labels = [str(level) for level in sorted_levels]
values = crit_counts.values.tolist()
pie_colors = [color_map[label] for label in labels]

fig = {
    "data": [
        {
            "values": values,
            "labels": labels,
            "domain": {"x": [0, .48]},
            "name": "Criticality",
            "marker": {'colors': pie_colors},  # 使用自定义颜色列表
            "textinfo":"percent+label",
            "textfont": {'color': '#FFFFFF', 'size': 15},
            "hole": .4,
            "type": "pie"
        }
    ],
    "layout": {
        "title":"Criticalities",
        "annotations": [
            {
                "font": {
                    "size": 25,
                    "color": '#5A5A5A'
                },
                "showarrow": False,
                "text": "2018",
                "x": 0.20,
                "y": 0.5
            }
        ]
    }
}

py.iplot(fig, filename='pie-custom-colors-sorted')

关键改动说明 #

• 颜色映射：通过color_map字典精准绑定每个等级和颜色，再用列表推导式生成饼图的颜色列表，确保10级永远是红色、9级永远是橙色，以此类推。
• 图例排序：利用pandas的value_counts统计数量后，通过reindex强制按10到1的顺序排列数据，这样饼图的标签和图例都会严格遵循这个顺序，即使某个等级没有数据也会保留位置（显示0），保证图例完整性。
• 数据适配：把原始的重复数据转换成统计后的聚合数据，避免饼图出现重复的标签，同时让数据展示更清晰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Olli