Plotly-Dash：为每个选定的 df 列添加新的 yaxis

Question

我有一个基本的破折号应用程序，可以从数据框字典中绘制一些数据。 第一个下拉列表选择 df，而第二个下拉列表选择要绘制的 df 列。

这很好用，但我似乎无法为每个绘制的列添加新的 y 轴。 我在每个 df 中有大量列，它们会根据选择的 df 而变化。

首先，我尝试在定义 x、y 和名称后更改 updateGraph 回调以包含 yaxis yaxis=i 。 查看文档，似乎我可以在 go.Scatter 中定义go.Scatter ，但我需要将它们设置为“y2”、“y3”、“y4”等。我还尝试通过go.Figure.add_trace以这种方式但都没有奏效。 代码如下，其中dict_main是各种大小的数据帧的字典。

感谢所有帮助！

data = list(dict_main.keys())
channels = dict_main[data[0]]

app.layout = html.Div(
    [
        html.Div([
            dcc.Dropdown(
                id='data-dropdown',
                options=[{'label': speed, 'value': speed} for speed in data],
                value=list(dict_main.keys())[0],
                searchable=False
            ),
        ], style={'width': '49%', 'display': 'inline-block'}),
        html.Div([
            dcc.Dropdown(
                id='channel-dropdown',
                multi=True
            ),
        ], style={'width': '49%', 'display': 'inline-block'}
        ),
        html.Div([
            dcc.Graph(
                id='Main-Graph',
            ),
        ], style={'width': '98%', 'display': 'inline-block'}
        )
    ]
)

@app.callback(
    Output('channel-dropdown', 'options'),
    [Input('data-dropdown', 'value')])
def update_date_dropdown(speed):
    return [{'label': i, 'value': i} for i in dict_main[speed]]

@app.callback(
    Output('Main-Graph', 'figure'),
    [Input('channel-dropdown', 'value')],
    [State('data-dropdown', 'value')])
def updateGraph(channels, speed):
    if channels:

        return go.Figure(data=[go.Scatter(x=dict_main[speed].index, y=dict_main[speed][i], name=i, yaxis='y2') for i in channels])
    else:
        return go.Figure(data=[])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server()

更新，这行得通； 尽管仍然需要对颜色和 position 进行一些小的更改 - 感谢@Philipp 的所有帮助；

@app.callback(
    Output('Main-Graph', 'figure'),
    [Input('channel-dropdown', 'value')],
    [State('rpm-dropdown', 'value')])
def updateGraph(channels, test):
    if channels:
        j=1
        my_layout = {}
        my_axis = list("")
        for index, column in enumerate(list(channels)):
            my_layout['yaxis' + str(j) if j > 1 else 'yaxis'] = {}
            my_layout['yaxis' + str(j) if j > 1 else 'yaxis']['title'] = column
            my_layout['yaxis' + str(j) if j > 1 else 'yaxis']['overlaying'] = 'y' if j > 1 else 'free'
            my_layout['yaxis' + str(j) if j > 1 else 'yaxis']['anchor'] = 'free'
            my_layout['yaxis' + str(j) if j > 1 else 'yaxis']['side'] = 'left'
            my_axis.append('y' + str(j) if j > 1 else 'y')
            j+=1
        return go.Figure(data=[go.Scatter(x=dict_main[test].index, y=dict_main[test][column], name=column, yaxis=my_axis[index]) for index, column in enumerate(channels)],layout=my_layout)

    else:
        return go.Figure(data=[])

Answer 1

您必须在图形的布局属性中定义每个 y 轴（现在您只设置数据属性）。 请参阅此示例。

如果您不想绘制所有 y 轴（如果您的 df 有很多列），则必须通过设置 [overlaying, ticks, showticklabels, showgrid, zeroline] 等变量将其中一些设置为不可见（您可以找到有关它们的信息在这里），但它们仍然必须在布局中相应地定义，以便您可以在散点图 function 中引用它们。