Plotly：在一个带有条件的图中绘制多个 pandas DataFrame

Question

我有 4 个数据框用于 4 台不同的机器（df1、df2、df3、df4）。数据框的所有列都是相同的（相同的列名/特征）。

df1 的示例如下。

Day-Shift    Brand  Production
Day 06-26    A      438
Night 06-26  A      215
Day 06-27    B      120
Night 06-27  B      180
Day 06-28    B      500

df2 的示例如下。

Day-Shift    Brand  Production
Day 06-26    B      138
Night 06-26  B      205
Day 06-27    E      200
Night 06-27  E      190
Day 06-28    C      100

但机器的所有数据框品牌名称都包含品牌名称为B。我想要做的是在一个图表中为这 3 个数据框绘制 折线图（x 轴作为 Day-shift ，y 轴作为生产和 Brand 的颜色）。需要为每台机器指定固定颜色（例如：df1(machine 1) 使用红色）并且对于所有机器，Brand B 应该被可视化为 实线（'-'）和所有其他品牌（例如：A、C、D、E等）为虚线（'--'）。

我在一张图表中绘制了不同的折线图。但我不知道如何像上面那样绘制。

Answer 1

在下面的示例中，根据要求，每台机器都以自己的颜色绘制，品牌“B”以实线绘制，而其他品牌以虚线绘制。

基本逻辑运行如下：

• 为每台包含Production 值或None 的机器创建两个numpy 数组，具体取决于Brand 值。
  • 此技术使值数组长度保持相等，从而实现正确的 x 轴表示。
  • 名称：
    • (b1 (Mach.1, 品牌'B'), o1 (Mach.1, 品牌'other'))
    • (b2（2 马赫，“B”品牌），o2（2 马赫，“其他”品牌））
• 遍历机器 1 的品牌并为每个品牌创建 命名 跟踪。
• 遍历机器 2 的品牌并为每个品牌创建 命名 跟踪。
• 绘制图表。

示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from plotly.offline import iplot

# Copied datasets from SO question.
df1 = pd.read_clipboard()
df2 = pd.read_clipboard()

# Machine 1: Create numpy arrays of values for the given brand.
b1 = np.where(df1['Brand'] == 'B', df1['Production'], None)
o1 = np.where(df1['Brand'] != 'B', df1['Production'], None)
# Machine 2: Same as above.
b2 = np.where(df2['Brand'] == 'B', df2['Production'], None)
o2 = np.where(df2['Brand'] != 'B', df2['Production'], None)

# Setup.
t = []
line = ['solid', 'dash']
brand = ['B', 'Other']

# Machine 1: Create traces for brand B and Other.
for i, Y in enumerate([b1, o1]):
    t.append({'x': df1['Day-Shift'], 
              'y': Y, 
              'name': f'Machine 1: {brand[i]}',
              'line': {'color': 'red', 
                       'dash': line[i]}})

# Machine 2: Create traces for brand B and Other.
for i, Y in enumerate([b2, o2]):
    t.append({'x': df2['Day-Shift'], 
              'y': Y,
              'name': f'Machine 2: {brand[i]}',
              'line': {'color': 'blue', 
                       'dash': line[i]}})

# Plot the graph.
iplot({'data': t})

图表：

评论（TL;DR）：

此处显示的示例代码使用较低级别的 Plotly API，而不是诸如 graph_objects 到 express 之类的便捷包装器。原因是我（个人）觉得展示“幕后”发生的事情对用户很有帮助，而不是用便利的包装器掩盖底层代码逻辑。

这样，当用户需要修改图形的更精细细节时，他们将更好地理解 Plotly 为底层图形引擎（orca）构建的lists 和 dicts。