Python 3.x 如何在Plotly python中基于列类别制作条形图？

我有数据帧

Date        Category    Sum
2019-06-03    "25M"      34
2019-06-03    "25M"      60
2019-06-03    "50M"      23
2019-06-04    "25M"      67
2019-06-05    "50M"     -90
2019-06-05    "50M"     100
2019-06-06    "100M"     6
2019-06-07    "25M"     -100
2019-06-08    "100M"     67
2019-06-09    "25M"      450
2019-06-10    "50M"      600
2019-06-11    "25M"      -9
2019-07-12    "50M"      45
2019-07-13    "50M"      67
2019-07-14    "100M"    130
2019-07-14    "50M"      45
2019-07-15    "100M"    100
2019-07-16    "25M"     -90
2019-07-17    "25M"     700
2019-07-18    "25M"     -9

首先，我将使用Sum对日期和类别进行分组，以便获得如下数据帧

df.groupby(["EntryDate","Category"]).agg({"NetProfit":"sum"}).reset_index()

 Date         Category   Sum
2019-06-03    "25M"      94
2019-06-03    "50M"      23
2019-06-04    "25M"      67
2019-06-05    "50M"      10
2019-06-06    "100M"     6     ...and so on     

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我想创建plotly时间序列分组条形图，以便在plotly中的相应日期显示25M、50M和100M的3个条形图。

我想您应该使用a并添加25M、50M和100M的条目，类似于：

导入plotly.graph_对象作为go 图=go.Figuredata=[ go.Barname='25M'，x=df.EntryDate[df.Category=='25M'，y=df.netprice[df.Category=='25M']， go.Barname='50M'，x=df.EntryDate[df.Category=='50M'，y=df.netprice[df.Category=='50M']， go.Barname='100M'，x=df.EntryDate[df.Category=='100M'，y=df.netprice[df.Category=='100M'] ] 无花果 或者，在循环中：

导入plotly.graph_对象作为go 金额=['25M'、'50M'、'100M'] 图 以金额计算的i： 图add_tracego.Barname=i， x=df.EntryDate[df.Category==i]， y=df.净利润[df.类别==i]， 无花果

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我们是否有一个选项可以删除没有价值的内容@Jayveesea您能详细说明一下吗？正如我们所看到的，中间有一些日期没有数据，因此，它们没有任何条带。我想删除那些日期@JayFeese隐藏日期可能有助于使用