Plotly：是否可以在情节时间线上添加第二个 y 轴？答案

【问题标题】：Plotly: Is it possible to add a second y axis to plotly timeline?Plotly：是否可以在情节时间线上添加第二个 y 轴？
【发布时间】：2021-06-28 11:57:03
【问题描述】：

我正在尝试将第二个 y 轴添加到绘图图中。我在文档中找不到任何提示。这可能吗？

  fig = px.timeline(df, x_start="start", x_end="end", y="duration")

fig.update_yaxes(autorange="reversed", type='category')

fig.write_html('fig.html', auto_open=True)

在图的右侧，我想要另一个 y 轴将信息显示为字符串。

如果有人可以帮助我，我将非常感激。

【问题讨论】：

plotly.com/python/multiple-axes/… 这应该会有所帮助
@edgj4718 字符串形式的信息？你不希望次轴与图中的实际轨迹相关联吗？
我希望“yaxis”和“secondary yaxis”都与“start”和“end”值相关。你认为这可以通过在两条迹线中使用相同的 x_start 和 x_end 但不同的 y 然后将这两条迹线绘制在一个图中来实现吗？
@edgj4718 我的建议对你有什么效果？
您好。不幸的是，它没有。实际上，我想要的正是上面的图片，右边还有一个额外的 Y 轴。右侧的 Y 轴将显示与左侧几乎相同的信息。左边的那个实际上显示了开始时间和结束时间（持续时间）之间的差异。右边的将显示特定机器在该持续时间内的 CycleTime。例如，在机器 x 上生产一件作品持续了 200 秒（左侧信息）。机器在这件作品上工作 170 年代（右侧信息）。

标签： python plot graph plotly

【解决方案1】：

是的，可以将辅助 y 轴添加到情节时间轴。但不是直接使用px.timeline。您将无法使用以下方法跳过辅助轴的“标准”方法：

fig = make_subplots(specs=[[{"secondary_y": True}]])

但是一旦你这样做了，你可以使用以下方法构建多个 px.timeline 对象：

fx1 = px.timeline(df1, x_start="Start", x_end="Finish", y="Task")

然后从那里“窃取”组件，例如：

fx1.data[0]

fig.layout.xaxis = fx1.layout.xaxis

然后将它们包含在您的第一个 fig 对象中：

fig.add_trace(
    fx2.data[0],
    secondary_y=True,
)

这是一个例子：

这是完整的代码：

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

df1 = pd.DataFrame([
    dict(Task="Job A", Start='2009-01-01', Finish='2009-02-28', Completion_pct=50),
    dict(Task="Job B", Start='2009-03-05', Finish='2009-04-15', Completion_pct=25),
#     dict(Task="Job C", Start='2009-02-20', Finish='2009-05-30', Completion_pct=75),
    dict(Task="Job C", Start='2009-04-02', Finish='2009-05-11', Completion_pct=75)
])

df2 = pd.DataFrame([
    dict(Task="Job D", Start='2009-01-01', Finish='2009-02-12', Completion_pct=50),
    dict(Task="Job E", Start='2009-03-05', Finish='2009-04-01', Completion_pct=25),
    dict(Task="Job F", Start='2009-02-20', Finish='2009-08-01', Completion_pct=75)
])


# Create figure with secondary y-axis
fx1 = px.timeline(df1, x_start="Start", x_end="Finish", y="Task")
fx2 = px.timeline(df2, x_start="Start", x_end="Finish", y="Task")

# fx1 = px.timeline(df1, x_start="Start", x_end="Finish", y="Task", color="Task")
# fx2 = px.timeline(df2, x_start="Start", x_end="Finish", y="Task", color="Task")

fig = make_subplots(specs=[[{"secondary_y": True}]])
# Add traces
fig.add_trace(
    fx1.data[0],
    secondary_y=False,
)

fig.add_trace(
    fx2.data[0],
    secondary_y=True,
)

fig.layout.xaxis = fx1.layout.xaxis

# fx1.show()
# fx2.show()
fig.data[0].opacity = 0.2
fig.data[1].width = 0.5
fig.show()

【讨论】：