我需要创建一个简单的绘图线图,该图由数据分类列着色。数据是需要按类别着色的时间序列数据。有谁知道如何使用 pythonplotly api 在简单的折线图或时间序列图中按类别设置颜色类别?
x_axes - 时间数据 y_axes - 从 0' 到 5000' 的深度数据 类别 - on_bottom、off_bottom、钻孔等
输出示例如下图所示,该图由上面列出的类别列着色?
最佳答案
您需要对数据进行分组并在图表中的不同轨迹中显示它们。您可以使用DataFrame Subsetting
来做到这一点。进行子集化的主线如下。
df[df['direction'] == 'Increasing']['AAPL.Open']
在 df[df['direction'] == 'Increasing']
部分中,我们检查数据帧的 direction
列是否相等到 Increasing
值/类别,如果为 true,则对数据帧进行子集化,以便仅存在这些值,然后我们可以通过使用 [' 部分选择列来选择要绘制的特定列AAPL.Open']
请引用以下示例,如果您的问题已解决,请告诉我!
代码:
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 as np
init_notebook_mode(connected=True)
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv")
opening_increasing = go.Scatter(
x=df.Date,
y=df[df['direction'] == 'Increasing']['AAPL.Open'],
name = "AAPL Opening Price - Increasing",
line = dict(color = '#17BECF'),
opacity = 0.8)
opening_decreasing = go.Scatter(
x=df.Date,
y=df[df['direction'] == 'Decreasing']['AAPL.Open'],
name = "AAPL Opening Price - Decreasing",
line = dict(color = '#7F7F7F'),
opacity = 0.8)
data = [opening_increasing, opening_decreasing]
layout = dict(
title = "Apple Opening Price by Increasing/Decreasing Categories of Direction"
)
fig = dict(data=data, layout=layout)
py.iplot(fig, filename = "Manually Set Range")
输出:
关于python-3.x - 创建一个绘制线图,其中线按类别着色?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50787068/