Plotly:如何在Dash Plotly中绘制时间序列

Question

我找了好几天也没找到答案。如何在Dash Plotly中将时间序列数据绘制为带有可选线条的线形图？

我的数据(熊猫数据帧)描述了不同国家的GDP。索引为国家/地区，列为年份。

​

​

我没有找到将数据传递到Dash Plotly线形图的解决方案。我的x和y值是多少？

fig = px.line(df, x=?, y=?)

Answer 1

从外观上看，示例中的解决方案应该是：

fig = px.line(df, x=df.index, y = df.columns)

图1-按数据集中显示的列绘制

​

​

在这里，如果您想在图例中显示国家/地区，并且有时间在x轴上，只需将df = df.T添加到mix中即可：

图2-转置数据帧以显示x轴上的时间

​

​

详细信息

在绘制time series with plotly.时，有很多种可能性，您的示例显示了一个宽格式的数据集。在最新版本中，plotly可以直接优雅地处理long and wide format的两个数据集。如果您需要plotly中详细的详细信息，您还可以仔细查看here。

下面的代码片段使用了上面描述的方法，但是为了让它以完全相同的方式为您工作，必须将您的国家设置为dataframe行索引。但是你已经声明他们是，所以试一试，让我知道它是如何为你工作的。还有一件事:您可以通过单击绘图图例中的年份来自由选择要显示的轨迹。通过遵循What About Dash? here一节中的步骤，也可以在Dash中直接实现由下面的代码片段生成的图形。

完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio

import plotly.io as pio

# sample dataframe of a wide format
np.random.seed(5); cols = ['Canada', 'France', 'Germany']
X = np.random.randn(6,len(cols))  
df=pd.DataFrame(X, columns=cols)
df.iloc[0]=0;df=df.cumsum()
df['Year'] =  pd.date_range('2020', freq='Y', periods=len(df)).year.astype(str)
df = df.T
df.columns = df.iloc[-1]
df = df.head(-1)
df.index.name = 'Country'

# Want time on the x-axis? ###
# just include:
# df = df.T
##############################

# plotly
fig = px.line(df, x=df.index, y = df.columns)
fig.update_layout(template="plotly_dark")
fig.show()