Plotly：如何使用长格式或宽格式的 pandas 数据框制作线图？

Posted 2023-02-18

【中文标题】Plotly：如何使用长格式或宽格式的 pandas 数据框制作线图？

【英文标题】：Plotly: How to make a line plot from a pandas dataframe with a long or wide format?

【发布时间】：2020-09-12 16:03:17

【问题描述】：

（这是一篇自我回答的帖子，通过不必解释 plotly 如何最好地处理长格式和宽格式数据来帮助其他人缩短他们对 plotly 问题的答案）

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我想在尽可能少的行中基于 pandas 数据框构建一个绘图图。我知道你可以使用 plotly.express 来做到这一点，但这对于我称之为标准 pandas 数据框的方法来说是失败的；描述行顺序的索引，以及描述数据框中值名称的列名：

示例数据框：

    a           b           c
0   100.000000  100.000000  100.000000
1   98.493705   99.421400   101.651437
2   96.067026   98.992487   102.917373
3   95.200286   98.313601   102.822664
4   96.691675   97.674699   102.378682

尝试：

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

这会引发错误：

ValueError：所有参数的长度应该相同。参数y的长度是3，而前面的参数['x']的长度是100`

【问题讨论】：

很好的问答对。我想知道 df.T 是否有用？

@anon01 谢谢！ df.T非常有用。但是你有什么特别的想法？

【参考方案1】：

在这里，您尝试使用宽格式的 pandas 数据框作为 px.line 的源。 plotly.express 旨在与 long format 的数据帧一起使用，通常称为 tidy data（请看看。没有人能比 Wickham 更好地解释它）。许多人，尤其是那些因多年与 Excel 斗争而受伤的人，经常发现以宽格式组织数据更容易。那么有什么区别呢？

宽幅：

数据在单独的列中与每个不同的数据变量一起显示 每一列只有一种数据类型 缺失值通常由np.nan 表示 最适合plotly.graphobjects (go) 线条通常使用fid.add_traces()添加到图形中 颜色通常分配给每个轨迹

示例：

            a          b           c
0   -1.085631    0.997345   0.282978
1   -2.591925    0.418745   1.934415
2   -5.018605   -0.010167   3.200351
3   -5.885345   -0.689054   3.105642
4   -4.393955   -1.327956   2.661660
5   -4.828307    0.877975   4.848446
6   -3.824253    1.264161   5.585815
7   -2.333521    0.328327   6.761644
8   -3.587401   -0.309424   7.668749
9   -5.016082   -0.449493   6.806994

长格式：

数据显示为一列包含所有值，另一列列出值的上下文 缺失值根本不包含在数据集中。 最适合plotly.express (px) 颜色由默认颜色循环设置并分配给每个唯一变量

示例：

    id  variable    value
0   0   a        -1.085631
1   1   a        -2.591925
2   2   a        -5.018605
3   3   a        -5.885345
4   4   a        -4.393955
... ... ... ...
295 95  c        -4.259035
296 96  c        -5.333802
297 97  c        -6.211415
298 98  c        -4.335615
299 99  c        -3.515854

from wide to long怎么走？

df = pd.melt(df, id_vars='id', value_vars=df.columns[:-1])

下面的两个 sn-ps 将产生完全相同的图：

如何使用px绘制长数据？

fig = px.line(df, x='id', y='value', color='variable')

如何使用 go 绘制宽数据？

colors = px.colors.qualitative.Plotly
fig = go.Figure()
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['a'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[0])))
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['b'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[1])))
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['c'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[2])))
fig.show()

从表面上看，go 更复杂，或许更灵活？嗯，是。和不。您可以使用px 轻松构建图形并添加您想要的任何go 对象！

完成 go sn-p:

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

# dataframe of a wide format
np.random.seed(123)
X = np.random.randn(100,3)  
df=pd.DataFrame(X, columns=['a','b','c'])
df=df.cumsum()
df['id']=df.index

# plotly.graph_objects
colors = px.colors.qualitative.Plotly
fig = go.Figure()
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['a'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[0])))
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['b'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[1])))
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['c'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[2])))
fig.show()

完成 px sn-p：

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
from plotly.offline import iplot

# dataframe of a wide format
np.random.seed(123)
X = np.random.randn(100,3)  
df=pd.DataFrame(X, columns=['a','b','c'])
df=df.cumsum()
df['id']=df.index

# dataframe of a long format
df = pd.melt(df, id_vars='id', value_vars=df.columns[:-1])

# plotly express
fig = px.line(df, x='id', y='value', color='variable')
fig.show()

【讨论】：

感谢您对 Wickham 文章的参考！由于写了这个答案，plotly express now does accept wide form data 在某些情况下。

@mcat 不客气！ Wickhams 对 R 的贡献是我对使用 R 最怀念的地方。关于这个问答，这是我很长一段时间以来一直在考虑的事情。当我最终发布它时，新的 px 功能就在第二天发布了......

我认为这是一个错字“如何从长到宽？”，melt 应该是“从宽到长”

@miaoz2001 你是对的！感谢您指出这一点！

【参考方案2】：

我将把它添加为答案，以便有据可查。 首先感谢@vestland。这是一个反复出现的问题，因此很高兴能够解决这个问题，并且可以更轻松地标记重复的问题。

Plotly Express 现在接受宽格式和混合格式数据 你可以查看post。

【讨论】：

哈！我想这对我来说是回学校了……这篇文章的日期是 5 月 26 日。 今天真的发布了吗？ （现在没时间看书。我在船上……）

Plotly 4.8 刚刚发布。我在我的推特上找到了 TL

【参考方案3】：

您可以将 pandas 绘图后端更改为使用 plotly：

import pandas as pd
pd.options.plotting.backend = "plotly"

那么，要得到一个无花果，你只需要写：

fig = df.plot()

fig.show() 显示上图。