散點圖標記的條件格式

Question

問題：
我有一個包含x和y值對的數據集，以及y的lower_limit和upper_limit值。

我想在 plot.ly 散點圖中繪制x與y的關系，如果lower_limit ≤ y ≤ upper_limit ，則標記為綠色，否則為紅色。

我知道我可以使用 2 條軌跡，或者在 DataFrame 中添加一個color列。 但是，我想動態生成這些顏色並只使用一條軌跡。

例子：
考慮這個數據集：

   x   y  lower_limit  upper_limit
0  1  13           10           15
1  2  13           15           20
2  3  17           15           20

第一個標記 ( x =1, y =13) 應該是綠色的，因為lower_limit ≤ y ≤ upper_limit (10 ≤ 13 ≤ 15)，就像第三個一樣。
但是第二個應該是紅色的，因為y < lower_limit 。

然后我想生成這個圖表：

---

MWE：

import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import plotly.plotly as py
import plotly.offline as po

data = [
    [1, 13, 10, 15],
    [2, 13, 15, 20],
    [3, 17, 15, 20]
]

df = pd.DataFrame(
    data,
    columns=['x', 'y', 'lower_limit', 'upper_limit']
)

trace = go.Scatter(
    x=df['x'],
    y=df['y'],
    mode='markers',
    marker=dict(
        size=42,
        # I want the color to be green if 
        # lower_limit ≤ y ≤ upper_limit
        # else red
        color='green',
    )
)

po.plot([trace])

Answer 1

我建議創建一個新數組來存儲顏色值，請在下面找到使用np.where和np.logical_and的示例來形成您的條件比較。

import plotly.offline as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot, plot
from plotly import tools
import pandas as pd
import numpy
init_notebook_mode(connected=True)
data = [
    [1, 13, 10, 15],
    [2, 13, 15, 20],
    [3, 17, 15, 20]
]

df = pd.DataFrame(
    data,
    columns=['x', 'y', 'lower_limit', 'upper_limit']
)

#df['color'] = np.where(np.logical_and(df['lower_limit'] >= df['y'], df['y']  <= df['upper_limit']), 'green', 'red')

trace = go.Scatter(
    x=df['x'],
    y=df['y'],
    mode='markers',
    marker=dict(
        size=42,
        # I want the color to be green if lower_limit ≤ y ≤ upper_limit
        # else red
        color=np.where(np.logical_and(df['lower_limit'] <= df['y'], df['y']  <= df['upper_limit']), 'green', 'red'),
    )
)

iplot([trace])

參考：

1. Pandas：np.where 在數據幀上有多個條件

2. Pandas：用於在 DataFrame 中設置值的三元條件運算符