Plotly：如何使用下拉菜单过滤熊猫数据框？

Posted 2023-02-18

【中文标题】Plotly：如何使用下拉菜单过滤熊猫数据框？

【英文标题】：Plotly: How to filter a pandas dataframe using a dropdown menu?

【发布时间】：2020-04-11 20:11:00

【问题描述】：

我有一个数据框并使用plotly 来可视化数据。我有以下代码

fig = px.line(df, x="row_num", y="audienceWatchRatio", color='vid_id')
fig.show() 

真的很乱，所以我想要一个下拉菜单，用户可以在其中选择vid_id，它只显示 1 个图表。

【参考方案1】：

您可以为每个单独的跟踪设置一个跟踪和一个按钮选项。这将变成这个数字...

...进入这个：

按钮选项A 将替换为数据框中的第一列。下拉菜单将让您选择要在图中显示的列。

代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import datetime

# mimic OP's datasample

NPERIODS = 200

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 12, size=(NPERIODS, 4)),
                  columns=list('ABCD'))
datelist = pd.date_range(datetime.datetime(2020, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'),
                         periods=NPERIODS).tolist()
df['dates'] = datelist 
df = df.set_index(['dates'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.iloc[0] = 0
df = df.cumsum()

# # plotly
fig = go.Figure()

# set up ONE trace
fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index,
                         y=df[df.columns[0]],
                         visible=True)
             )

updatemenu = []
buttons = []

# button with one option for each dataframe
for col in df.columns:
    buttons.append(dict(method='restyle',
                        label=col,
                        visible=True,
                        args=['y':[df[col]],
                               'x':[df.index],
                               'type':'scatter', [0]],
                        )
                  )

# some adjustments to the updatemenus
updatemenu = []
your_menu = dict()
updatemenu.append(your_menu)

updatemenu[0]['buttons'] = buttons
updatemenu[0]['direction'] = 'down'
updatemenu[0]['showactive'] = True

# add dropdown menus to the figure
fig.update_layout(showlegend=False, updatemenus=updatemenu)
fig.show()