Plotly：How to plot time series in Dash Plotly

Question

我已经搜索了几天，但没有找到答案。 我如何将 Dash Plotly 中的时间序列数据 plot 作为具有可选线条的折线图？

我的数据（熊猫数据框）描述了不同国家的 GDP。 索引是国家，列是年份。

我找不到将数据传递给 Dash Plotly 线图的解决方案。 我的 x 和 y 值是多少？

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

Answer 1

从它的外观来看，您示例中的解决方案应该是：

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

Plot 1 - plot 按列显示在您的数据集中

从这里开始，如果您想在图例中显示国家并在 x 轴上显示时间，您只需将df = df.T添加到组合中并获得：

Plot 2 - 转置 dataframe 以在 x 轴上显示时间

细节

使用 plotly 绘制时间序列时有多种可能性。您的示例显示了宽格式的数据集。 在最新版本中，plotly 可以开箱即用地优雅地处理长格式和宽格式的数据集。 如果您需要 plotly 中长宽数据的详细信息，您也可以在这里仔细查看。

下面的代码片段使用上述方法，但为了使其以完全相同的方式为您工作，您的国家/地区必须设置为 dataframe 行索引。 但是您已经说过它们是，所以请尝试一下，让我知道它对您有何影响。 还有一件事：您可以通过单击 plot 图例中的年份来自由显示 select。 下面代码片段生成的图形也可以按照“ What About Dash? ”一节中的步骤直接在 Dash 中实现。 在这里。

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()