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如何使用plotly.graph_objs类似的方式绘制熊猫数据plotly.express- 特别是为各种数据类型着色？

基于 Pandas 列中的值对数据类型进行分组的 plotly express 功能非常有用。不幸的是，我不能在我的系统中使用 express （因为我需要将图形对象发送到orca）

我可以通过专门映射Type到颜色来获得相同的功能（full_plot在下面的示例中），但是我有类型 AZ，是否有更好的方法Type将数据框中的每种可能映射到颜色？

import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go

d = {'Scenario': [1, 2, 3, 1, 2,3],
     'Type': ["A", "A", "A", "B", "B", "B"],
     'VAL_1': [100, 200, 300, 400 , 500, 600],
     'VAL_2': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data=d)


def quick_plot(df):

    fig = px.bar(df, y='VAL_1',  x='Scenario',  color="Type", barmode='group')
    fig['layout'].update(title = …

我想更改图例中项目的名称。下面是一个可重现的例子。

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
colorsIdx = {'setosa': '#c9cba3', 'versicolor': '#ffe1a8',
             'virginica': '#e26d5c'}
cols      = df['species'].map(colorsIdx)

fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
              color=cols)
fig.show()

因为我将自己的颜色分配给了我想重命名图例的物种，所以它不会显示为“#c9cba3”、“#ffe1a8”和“#e26d5c”。相反，我想成为“setosa”“versicolor”和“virginica”

我开始学习更多关于 plotly 和 pandas 的知识，并有一个多变量时间序列，我希望使用 plotly.express 功能进行绘制和交互。我还希望我的绘图具有水平滚动条，以便初始绘图用于预先指定的初始时间间隔。这是我的示例，涉及三个时间序列以及 10 万个时间点：

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

np.random.seed(123)
e = np.random.randn(100000,3)  
df=pd.DataFrame(e, columns=['a','b','c'])

df['x'] = df.index
df_melt = pd.melt(df, id_vars="x", value_vars=df.columns[:-1])
fig=px.line(df_melt, x="x", y="value",color="variable")
fig.show()

（对于我的最终目的，时间序列会更大——在 90 万多个时间点中可能有 40 到 70 个时间序列。）

这将创建一个图形，我可以使用 plotly.express 功能与之交互，例如缩放、平移、矩形选择等。

有没有一种方法可以增加它，以便初始图仅显示前 500 个时间点，并且滚动条允许我调查随着时间的增加会发生什么？

在空闲时使用 Mac OS 10.15.4 和 Python 3.7。我希望在 IDLE 中而不是在 Jupyter notebook 环境中创建它。

我正在生成绘图图形并使用闪亮的应用程序发布来自我的国家的新冠病毒数据。

但是当我生成绘图时，默认模式栏按钮是“缩放”功能，这使得它在智能手机上的使用变得复杂：

我需要“平移”功能是默认按钮，但我可以找到解决方案。

提前致谢。

我想在图中创建额外的注释空间（请参阅附图中的绿色区域）。目前，y 轴定义了绘图的高度。我可以将绘图推到超出 y.max 限制/在某个点（在图像中标记为红色）之后隐藏 y 轴吗？我尝试避免轴到达“评论部分”（绿色）。

谢谢你！

在此输入图像描述

您好，您看到的问题是标题在右侧挤在一起，有什么办法可以旋转它吗？多谢。

fig = px.box(df, 'deposit_amt', color = 'class', facet_row= 'Age_Group')

我有一个以下形式的数据框：

         time     value   label
0  2020-01-01 -0.556014    high
1  2020-01-02  0.185451    high
2  2020-01-03 -0.401111  medium
3  2020-01-04  0.436111  medium
4  2020-01-05  0.412933    high
5  2020-01-06  0.636421    high
6  2020-01-07  1.168237    high
7  2020-01-08  1.205073    high
8  2020-01-09  0.798674    high
9  2020-01-10  0.174116    high

我想填充一个数据帧列表，其中每个数据帧都是在列中的字符串label更改时构建的。所以第一个数据框是：

         time     value   label
0  2020-01-01 -0.556014    high
1  2020-01-02  0.185451    high

第二个数据框是：

         time     value   label
2  2020-01-03 -0.401111  medium
3  2020-01-04  0.436111  medium

等等。所需的列表是[df, df, ...]. 如果您认为字典是更合适的容器，我根本不介意。

有一个类似的帖子，名为split dataframe pandas …

我想用这种风格制作直方图：

但是在Python中使用plotly 。即我想合并条形并仅绘制轮廓。我正在使用这段代码：

import plotly.graph_objects as go

import numpy as np

x = np.random.randn(500)
fig = go.Figure(data=[go.Histogram(x=x)])
fig.show()

我一直在寻找有关如何执行此操作的示例，但找不到任何示例。

我制作了一个折线图，其中的线条太多而无法整齐显示，我需要能够选择一个分组变量（省）并让它只显示该省中的线条（我在数据中有一个省列，说明哪个省它属于）。例如，我会在下拉列表中单击“安大略省”，然后只会显示与多伦多和渥太华等相对应的行。我究竟做错了什么？

import plotly.express as px
import plotly.offline as pyo
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

df = pd.read_csv('....csv')


fig_opend = px.line(data_frame = df, x='Round', y='Excess Demand For Plot', title= 'Canada', color='Product' ,
                    hover_name='Service Area Name', hover_data=['Product Number', 'Excess Demand', '(Initial) Supply', 'Aggregate Demand', 'Round'])



fig_opend.update_yaxes(title = 'Excess Demand')


fig_opend.update_layout(margin={"r":20,"t":27,"l":10,"b":10}, xaxis={'tickformat':',d'})


updatemenus = [dict(buttons_open=list([dict(method='update', args=[{'y':[df.loc[df_opend['Areas'] == 'West']]}],),]),direction="down",showactive=True)]

fig_opend.update_layout(updatemenus=updatemenus)

我正在使用plotly Express Density_heatmap，并且我正在尝试手动更新图例的名称（此处为颜色连续比例）。我尝试使用标签、update_layout，但看起来我无法从图例中删除“总和”或“计数”等。这里我修改了plotly的例子：

import plotly.express as px
dft = px.data.iris()
figt = px.density_heatmap(dft, x="sepal_width", y="sepal_length", z='sepal_length',
                         labels=dict(z='sepal_length'))
figt.show()

有没有办法去掉这笔金额？在此感谢