Plotly：如何根据条件为两条线之间的填充着色？

Question

我想在我的 Plotly 图表上的黑线和蓝线之间添加填充颜色。我知道这可以通过 Plotly 完成，但我不确定如何根据条件用两种颜色填充图表。

蓝色背景的图表是我的 Plotly 图表。我想让它看起来像白色背景的图表。 （忽略白色图表上的红色和绿色条）

我希望它通过的条件是：

如果黑线在蓝线上方，则将两条线之间的区域填充为绿色。

如果黑线在蓝线下方，则将两条线之间的区域填充为红色。

如何用 Plotly 做到这一点？如果 Plotly 无法做到这一点，是否可以使用其他支持 Python 的绘图工具来完成。

Answer 1

出于多种原因（如果您有兴趣，我愿意进一步解释）最好的方法似乎是每次您的平均值相互交叉时向 go.Figure() 对象添加两条轨迹，然后定义使用fill='tonexty' 填充第二个跟踪使用：

for df in dfs:
    fig.add_traces(go.Scatter(x=df.index, y = df.ma1,
                              line = dict(color='rgba(0,0,0,0)')))
    
    fig.add_traces(go.Scatter(x=df.index, y = df.ma2,
                              line = dict(color='rgba(0,0,0,0)'),
                              fill='tonexty', 
                              fillcolor = fillcol(df['label'].iloc[0])))

fillcolor 是下面完整的 sn-p 中描述的简单自定义函数。我已经使用How to split a dataframe each time a string value changes in a column? 中描述的方法在每次您的平均值相互交叉时在数据框中产生必要的拆分。

情节

完整代码：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

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

# sample data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')
df.index = df.Date
df = df[['AAPL.Close', 'mavg']]
df['mavg2'] = df['AAPL.Close'].rolling(window=50).mean()
df.columns = ['y', 'ma1', 'ma2']
df=df.tail(250).dropna()
df1 = df.copy()

# split data into chunks where averages cross each other
df['label'] = np.where(df['ma1']>df['ma2'], 1, 0)
df['group'] = df['label'].ne(df['label'].shift()).cumsum()
df = df.groupby('group')
dfs = []
for name, data in df:
    dfs.append(data)

# custom function to set fill color
def fillcol(label):
    if label >= 1:
        return 'rgba(0,250,0,0.4)'
    else:
        return 'rgba(250,0,0,0.4)'

fig = go.Figure()

for df in dfs:
    fig.add_traces(go.Scatter(x=df.index, y = df.ma1,
                              line = dict(color='rgba(0,0,0,0)')))
    
    fig.add_traces(go.Scatter(x=df.index, y = df.ma2,
                              line = dict(color='rgba(0,0,0,0)'),
                              fill='tonexty', 
                              fillcolor = fillcol(df['label'].iloc[0])))

# include averages
fig.add_traces(go.Scatter(x=df1.index, y = df1.ma1,
                          line = dict(color = 'blue', width=1)))

fig.add_traces(go.Scatter(x=df1.index, y = df1.ma2,
                          line = dict(color = 'red', width=1)))

# include main time-series
fig.add_traces(go.Scatter(x=df1.index, y = df1.y,
                          line = dict(color = 'black', width=2)))

fig.update_layout(showlegend=False)
fig.show()