Python 是否有一种使用Plotly express显示多个子地块的方法

我很想知道是否有一个相当于：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'Day':range(10),
                     'Temperature': np.random.rand(10), 
                     'Wind': np.random.rand(10),
                     'Humidity': np.random.rand(10),
                     'Pressure': np.random.rand(10)})

data.set_index('Day').plot(subplots=True, layout=(2,2), figsize=(10,5))
plt.tight_layout()

与matplotlib图表相反，它生成绘图图形。

• 根据文档，它支持，而且还支持
• 这演示了如何使用较低级别的

  plotly.subplot

  模块和它公开的

  make_subplot

  函数来构造具有任意子图的图形

导入plotly.graph\u对象
从plotly.subplot导入make_子地块
#使用示例数据
图=生成子批次（行=2，列=2，起始单元格=“左下”）
图添加轨迹（go.Scatter（x=data.index，y=data.Temperature，name='Temp'），
行=1，列=1，）
图添加轨迹（go.Scatter（x=data.index，y=data.Wind，name='Wind'），
行=1，列=2）
图添加轨迹（go.Scatter（x=data.index，y=data.湿度，name='湿度'），
行=2，列=1）
图添加轨迹（go.Scatter（x=data.index，y=data.Pressure，name='Pressure'），
行=2，列=2）
图2（图3）

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对于plotly express解决方案：
您可以使用

pd.melt（）

在同一列中获取所有变量：

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.DataFrame({
    'Day':range(10),
    'Temperature': np.random.rand(10), 
    'Wind': np.random.rand(10),
    'Humidity': np.random.rand(10),
    'Pressure': np.random.rand(10),})

df_melt = df.melt(
    id_vars='Day', 
    value_vars=['Temperature', 'Wind', 'Humidity', 'Pressure'])

您的数据帧现在看起来是这样的，变量名位于名为“variable”的列中，值位于名为“value”的列中：

    Day variable    value
0   0   Temperature 0.609
1   1   Temperature 0.410
2   2   Temperature 0.194
3   3   Temperature 0.663
4   4   Temperature 0.351

现在，您可以将

px.scatter（）

与参数

facet\u col

一起使用，以获得多个绘图：

fig = px.scatter(
    df_melt, 
    x='Day', 
    y='value', 
    facet_col='variable', 
    facet_col_wrap=2, 
    color='variable', 
    width=800,
)

这将导致以下绘图：

现在在您的示例中，所有变量都具有相同的值范围。但如果情况并非如此，则可能需要确保每个绘图在y轴上都有自己的范围。这可以通过以下方式完成：

fig.update_yaxes(showticklabels=True, matches=None)

有关刻面图的更多信息可在此处找到：