如何在 Python 中使用 Plotly Express 在同一 y 轴上绘制多条线

Question

我刚刚安装了plotly express。我正在尝试做一些简单的事情 - 将我的数据框的每一列绘制在同一个 y 轴上，索引作为 x 轴。以下是问题/观察：

数据框是否有必要将索引作为列用作 x 轴？我可以不直接使用 x 轴的索引吗？如何为同一个 x 轴添加在 y 轴上以绘图方式调用的多个轨迹？

请注意，我不是尝试使用 plotly 添加跟踪，而是尝试使用 plotly-express。

此外，网上有一些类似的帖子，最接近的是这个：https : //community.plot.ly/t/multiple-traces-plotly-express/23360 但是，这篇文章展示了如何添加散点，而不是一条线. 我想绘制一条线，但没有类似于此处示例中显示的 add_scatter 的 add_line。

提前感谢任何帮助

示例代码：

import plotly.express as px 
import pandas as pd 
import numpy as np 

# Get some data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')

# Plot 
fig = px.line(df, x='Date', y='AAPL.High')

# Only thing I figured is - I could do this 
fig.add_scatter(x=df['Date'], y=df['AAPL.Low']) # Not what is desired - need a line 

# Show plot 
fig.show()

阴谋：

Answer 1

你的代码工作正常！但是，如果您特别不想将（有些费力的）add_trace()功能应用于每一行，则可以使用px.line(). 这曾经要求您将数据从宽格式转换为长格式。但现在不是了，所以只需定义一个索引并命名您想要绘制的列。或者通过例如引用您的数据框列的全部或子集，y=df.columns[1:-6]

代码 1：

# imports
import plotly.express as px 
import pandas as pd 
import numpy as np 

# data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')
fig = px.line(df, x='Date', y=df.columns[1:-6])

# Show plot 
fig.show()

阴谋：

如果您想知道如何使用长格式的数据做同样的事情，这里是您如何使用 Pandas 和 plotly 做到这一点：

代码 2：

# imports
import plotly.express as px 
import pandas as pd 
import numpy as np 

# data
df_wide = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')
df_long=pd.melt(df_wide, id_vars=['Date'], value_vars=['AAPL.Open', 'AAPL.High', 'AAPL.Low', 'AAPL.Close', 'mavg'])

# plotly 
fig = px.line(df_long, x='Date', y='value', color='variable')

# Show plot 
fig.show()

Answer 2

不确定您要寻找什么类型的线路，但您是否尝试过类似下面的操作

fig.add_scatter(x=df['Date'], y=df['AAPL.Low'],mode='lines')

在标准散点图上，您可以将模式设置为线条、标记和文本的任意组合。