Python 循环图表中刚选定的项目

我想创建一个@interact函数，它可以生成复选框中仅选定项的图形，但无法确定如何在循环中写入它

我编写的代码工作得“很好”，但如果我更改变量，则无法扩展

col_list=list（df.columns.values）[0:[1:]
打印（列列表）
lista=[]
@交互（a=True，b=True，c=True，d=True，e=True，f=True，g=True，h=True，i=True）
定义g（a、b、c、d、e、f、g、h、i）：
如果列[0]不在列表a中且a==真：
追加（列列表[0]）
列表a中的elif col_列表[0]和a==False:
删除（列列表[0]）
elif col_list[1]不在列表A中，且b==真：
追加（列列表[1]）
列表A和b中的elif col_list[1]==False：
删除（列列表[1]）
elif col_list[2]不在列表A中，c==True：
追加（列列表[2]）
列表A中的elif col_list[2]和c==False：
删除（列列表[2]）
elif col_list[3]不在列表A中，d==True：
追加（列列表[3]）
列表A中的elif col_list[3]和d==False：
删除（列列表[3]）
elif col_list[4]不在列表A中，且e==True：
追加（列列表[3]）
列表A中的elif col_list[4]和e==False：
删除（列列表[3]）
@互动
def sscale_图（Escala_Tiempo={'y'，'d'，'q'，'sm'，'m'，'w'}）：
to_graphic=df[lista]。重新采样（Escala_Tiempo）.max（）.plot（）

然后我尝试了这种不起作用的方法：

col_list=list（df.columns.values）[0:[1:]
##打印（列列表）
lista=[]
数字=[0,1,2,3,4,5,6,7,8]
alpha=['a'，'b'，'c'，'d'，'e'，'f'，'g'，'h'，'i']
@交互（a=True，b=True，c=True，d=True，e=True，f=True，g=True，h=True，i=True）
定义g（a、b、c、d、e、f、g、h、i）：
对于zip中的i，j（数字，alpha）：
如果列[i]不在列表A中且j==True：
追加（列列表[i]）
列表A中的elif col_list[i]和j==False：
删除（列列表[i]）
返回列表a
打印（列表A）
@互动
def sscale_图（Escala_Tiempo={'y'，'d'，'q'，'sm'，'m'，'w'}）：
to_graphic=df[lista]。重新采样（Escala_Tiempo）.max（）.plot（）

我可以通过这样编码来解决这个问题：

col_list = list(df.columns.values)[1:]
print('col_list',col_list)



@interact(a=True, b=True, c=True, d=True, e=True, f=True,  g=True, h=True, i=True)
def g(a,b,c,d,e,f,g,h,i):

    lista = []

    number = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
    alpha = [a,b,c,d,e,f,g,h,i]

    for i,j in zip(number, alpha):

        if col_list[i:i+1] not in lista and j == True:
            lista.append(col_list[i:i+1])
        elif col_list[i:i+1] in lista and j == False:
            lista.remove(col_list[i:i+1])

    print('lista',lista)

    if lista == []:
        lista.append(col_list)

    flat_lista = []

    for col in lista:
        for y in col:
            flat_lista.append(y)
    ##print(flat_lista)

    @interact
    def sscale_of_graph(Escala_Tiempo={'y','d','q','sm','m','w'}):
        to_graphic = df[flat_lista].resample(Escala_Tiempo).median().ffill().plot(figsize=(25, 15),fontsize =14)