Plotly：如何根据条件制作带有颜色的多个图？

Question

我想在 Python 中使用 for 循环在 df 中制作多个 Plotly 散点图（每列一个），我按预期工作。

然后我希望绘图的颜色以数据框中的最后一个值为条件。例如。如果最后一行高于或低于 5，那么在示例中我希望 B 列的绘图具有与 A 和 C 不同的颜色。

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 2, 3],
                   'B': [5, 6, 7, 8],
                   'C': [2, 1, 6, 3]})
df

     A    B    C
0    3    5    2
1    1    6    1
2    2    7    6
3    3    8    3

使用 Plotly 和 for 循环绘图：

plots = {}

for i in df.columns:
    if df.iloc[-1] >= 5:
        plots[i] = px.scatter(df, color_discrete_sequence=["red"], x="A", y=i)
    else:
        plots[i] = px.scatter(df, color_discrete_sequence=["blue"], x="A", y=i)

这里我希望能够用图['A']、图['B']和图['C']显示每个图，但我希望图 A 和 C为蓝色，绘制 B 为红色。

Answer 1

从结构上看，您的方法似乎没问题。但是有几个细节可能会引起一些问题。 df.iloc[-1] >= 5 会很快引发错误，所以我会改用 dfx.iloc[-1].values >= 5。您的数据框子集也不起作用。当您逐列对数据框进行子集化时，您通常会得到 pandas 系列而不是 pandas 数据框。而且他们的属性也不一样。考虑到这些细节，我将下面的代码放在一起，通过调用 plots[2].show():

来生成下面的图

情节 1

试一试，告诉我效果如何。

完整代码：

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 2, 3],
                   'B': [5, 6, 7, 8],
                   'C': [2, 1, 6, 3]})

plots = {}

for i, col in enumerate(df.columns):
    dfx = df[col].to_frame()
    print(dfx)
    if dfx.iloc[-1].values >= 5:
        plots[i] = px.scatter(df, color_discrete_sequence=["red"], x=df[col].index, y=df[col])
    else:
        plots[i] = px.scatter(df, color_discrete_sequence=["blue"], x=df[col].index, y=df[col])

plots[2].show()

Plotly：如何根据条件制作带有颜色的多个图？

Plotly: How to make multiple plots with colors based on a condition?

python

pandas

plotly

plotly-python

情节 1

完整代码：