Python 绘制虚线-如何设置两个条件来绘制直方图？

我正在寻找一种方法来绘制关于2

下拉列表的数据直方图。为了绘制直方图，我必须选择
firstcall
的值和
secondcall
的值。我找不到很多关于这个问题的文献，我希望你们中的一位已经面对过这个问题

请查找包含一些数据和代码的excel文件，我尝试使用以下代码：

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

df = pd.read_excel(
    "/Users/appelexcel.xlsx"
)

mgr_options = df["premierappel"].unique()
mgr_options_second = df["secondappel"].unique()

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

colors = {
    'background': '#FDFFFF',
    'text': '#0A25DC'
}

app.layout = html.Div(style={'backgroundColor': colors['background']},children=[
    html.H1(children='Call',
     style={
            'textAlign': 'center',
            'color': colors['text']
        }
        ),

    html.Div(
        [
            dcc.Dropdown(
                id="premierappel",
                options=[{
                    'label': i,
                    'value': i
                } for i in mgr_options],
                value='All First Call'),
        ],
        style={'width': '25%',
               'display': 'inline-block'}),
    dcc.Graph(id='secondcallgraph'), 
 #The first plot just give the 2nd call

    html.Div(
        [
            dcc.Dropdown(
                id="secondappel",
                options=[{
                    'label': i,
                    'value': i
                } for i in mgr_options_second],
                value='All Second Call'),
        ],
        style={'width': '25%',
               'display': 'inline-block'}),
    dcc.Graph(id='thirdcallgraph'), # second figure
])


@app.callback(
    dash.dependencies.Output('secondcallgraph', 'figure'),
    [dash.dependencies.Input('premierappel', 'value')])
def update_graph(premierappel):
    if premierappel == "All First Call":
        df_plot = df.copy()
    else:
        df_plot = df[df['premierappel'] == premierappel]

    #func=(lambda x: round(100*x.count()/df_plot.shape[0] ,2))
    pv = pd.pivot_table(
        df_plot,
        index=['Age_1_2'],
        columns=['secondappel'],
        values=['frequency_1_2'],
        aggfunc=sum,
        fill_value=0)

    trace1 = go.Bar(x=pv.index, y=pv[('frequency_1_2', 'modification')], name='Modification')
    trace2 = go.Bar(x=pv.index, y=pv[('frequency_1_2', 'informations')], name='Informations')
    trace3 = go.Bar(x=pv.index, y=pv[('frequency_1_2', 'autres')], name='Autres')
    trace4 = go.Bar(x=pv.index, y=pv[('frequency_1_2', 'achat')], name='Achat')

    return {
        'data': [trace1, trace2, trace3, trace4],
        'layout':
        go.Layout(
            title='Appel 2 / {}'.format(premierappel),
            xaxis=dict(
                title='Days after 1st Call'),
            yaxis=dict(
                title='Count'),
            barmode='stack')
    }

第二个图形（第三次调用时）
我的问题出现在这里，我如何告诉他考虑两个条件（一个在第一次呼叫时，另一个在第二次呼叫时）

谢谢你的时间

年龄：通话间隔时间

频率：应该是频率，但它是随机的，只是看看它是如何工作的

请查找上面的数据。
我无法理解它的含义。但我可以从收到的错误消息中推断：

File "pandas\_libs\index.pyx", line 672, inpandas._libs.index.BaseMultiIndexCodesEngine.get_loc

KeyError: ('frequency_2_3', 'modification')

就这样

在第二次回调中，您将分配四个跟踪。但是变量（pandas.Series（））
pv
将只保存一列（在调试过程中）

假设第二个回调作为过滤器工作：
如果。。。埃利夫。。。否则

block.

我无法理解它的含义。但我可以从收到的错误消息中推断：

File "pandas\_libs\index.pyx", line 672, inpandas._libs.index.BaseMultiIndexCodesEngine.get_loc

KeyError: ('frequency_2_3', 'modification')

就这样

在第二次回调中，您将分配四个跟踪。但是变量（pandas.Series（））

pv

将只保存一列（在调试过程中）

假设第二个回调作为过滤器工作：

---

如果。。。埃利夫。。。elseblock.

好的，我明白了，不幸的是，第二个图形只有一个选择器，如何才能有两个选择器（

下拉列表

）？Alex，你提供了一个问题应该包含什么的好例子（代码和数据的最小可重复示例）。但我真的没有得到你想要的。我无法从代码或数据推断目标。我的问题发生了变化，我成功地应用了两个条件。我的新问题来自这样一个事实：当我在第一次调用的下拉列表中选择某个值时，有时与第二次调用的值没有对应。例如，在第一次调用中选择

Achat

，有时在第二次调用中没有

Achat

，等等。条形图不工作，也不显示任何内容…好的，我知道，不幸的是，第二个图中只有一个选择器，我如何才能有两个选择器（

下拉列表

）？Alex，您提供了一个很好的示例，说明问题应该包含哪些内容（代码和数据的最小可重复示例）。但我真的没有得到你想要的。我无法从代码或数据推断目标。我的问题发生了变化，我成功地应用了两个条件。我的新问题来自这样一个事实：当我在第一次调用的下拉列表中选择某个值时，有时与第二次调用的值没有对应。例如，在第一次调用时选择

Achat

，有时在第二次调用中没有

Achat

，因此go.Bar不起作用，也不显示任何内容。。。