Plotly : 데이터 프레임에서 그룹화 된 텍스트 요소를 여러 줄로 된 hoverinfos로 표시하는 방법은 무엇입니까?

팬더 전문가라면 아래 코드를 좀 더 우아하고 효율적으로 만들 수있을 것입니다. 그러나 내 해결 방법도 작업을 수행합니다. 주요 과제는 소스 데이터 프레임을 다음과 같이 그룹화 된 버전으로 바꾸는 것입니다.

    time_id                             gt_class                    num_missed_base base_str    num_missed_feature  feature_str
0   5G21A6P00L4100023:1566617404450336  CAR,BICYCLE,PERSON,TRUCK    18  11,4,2,1    13  11,4,2,1
1   5G21A6P00L4100023:1566617428450689  CAR,PERSON                  32  25,7        20  25,7
2   5G21A6P00L4100023:1566617515950900  BICYCLE,CAR,PERSON          31  1,20,10     12  1,20,10
3   5G21A6P00L4100037:1567169649450046  CAR,PERSON,TRUCK            10  8,1,1       0   8,1,1

나쁜 소식은 이것이 충분하지 않다는 것입니다. 좋은 소식은 아래 스 니펫이 모든 것을 처리하고이 플롯을 제공한다는 것입니다.

여기에 표시되는 것은 각 타임 스탬프에 대한 관련 데이터를 그룹화하여 예를 들어 num_missed_feature모든 클래스 의 합계 와 hoverinfo에서 각 기본 클래스의 수를 볼 수있는 플롯입니다. 조금 더 조정하면 합계도 포함 할 수 있습니다. 하지만 지금은이게 전부입니다.

완전한 코드 :

import pandas as pd
import re
import plotly.graph_objects as go 

smpl = {'index': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
         'columns': ['time_id',
          'gt_class',
          'num_missed_base',
          'num_missed_feature',
          'num_objects_base',
          'num_objects_feature'],
         'data': [['5G21A6P00L4100023:1566617404450336', 'CAR', 11, 4, 27, 30],
          ['5G21A6P00L4100023:1566617404450336', 'BICYCLE', 4, 6, 27, 30],
          ['5G21A6P00L4100023:1566617404450336', 'PERSON', 2, 3, 27, 30],
          ['5G21A6P00L4100023:1566617404450336', 'TRUCK', 1, 0, 27, 30],
          ['5G21A6P00L4100023:1566617428450689', 'CAR', 25, 14, 60, 67],
          ['5G21A6P00L4100023:1566617428450689', 'PERSON', 7, 6, 60, 67],
          ['5G21A6P00L4100023:1566617515950900', 'BICYCLE', 1, 1, 59, 65],
          ['5G21A6P00L4100023:1566617515950900', 'CAR', 20, 9, 59, 65],
          ['5G21A6P00L4100023:1566617515950900', 'PERSON', 10, 2, 59, 65],
          ['5G21A6P00L4100037:1567169649450046', 'CAR', 8, 0, 29, 32],
          ['5G21A6P00L4100037:1567169649450046', 'PERSON', 1, 0, 29, 32],
          ['5G21A6P00L4100037:1567169649450046', 'TRUCK', 1, 0, 29, 32]]}

df = pd.DataFrame(index=smpl['index'], columns = smpl['columns'], data=smpl['data'])
df['base_str'] = df['num_missed_base'].astype(str)
df['feature_str'] = df['num_missed_base'].astype(str)
df2=df.groupby(['time_id'], as_index = False).agg({'gt_class': ','.join,
                                                   'num_missed_base':sum,
                                                   'base_str':','.join,
                                                   'num_missed_feature':sum,
                                                   'feature_str':','.join,})
col_elem=[]
row_elem=[]
for i in df2.index:
    gt_class = df2['gt_class'].loc[i].split(',')
    base_str = df2['base_str'].loc[i].split(',')
    for j, elem in enumerate(gt_class):
        
        new_elem = elem+": "+base_str[j]
        row_elem.append(new_elem)
        
    col_elem.append(row_elem)
    row_elem=[]

df2['hover']=col_elem
df2['hover'] = df2['hover'].astype(str)
df2['hover2'] = df2['hover'].map(lambda x: x.lstrip('[]').rstrip(']'))
#df2['hover2'].apply(lambda x: x.str.replace(',','.'))

df2['hover2']=df2['hover2'].replace("'",'', regex=True)
df2['hover2']=df2['hover2'].replace(',','<br>', regex=True)

# plotly
fig = go.Figure()
fig.add_traces(go.Scatter(x=df2['num_missed_base'], y=df2['num_missed_feature'],
                          mode='markers', marker=dict(color='red',
                                                      line=dict(color='black', width=1),
                                                      size=14),
                          #hovertext=df2["hover"],
                          hovertext=df2['hover2'],
                          hoverinfo="text",
                          
                         ))

fig.update_xaxes(showspikes=True, linecolor='black', title='Base',
                 spikecolor='black', spikethickness=0.5, spikedash='solid')
fig.update_yaxes(showspikes=True, linecolor='black', title = 'Feature',
                 spikecolor='black', spikethickness=0.5, spikedash='solid')
fig.update_layout(
    paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'
)

fig.show()