為什么expressline和graph_objects散點圖在同一資料上繪制不同的日期？

相同的資助日期與學科資料集使用 plotly.express (px) 線和 plotly.graph_objects (go) 散點軌跡以不同方式繪制。繪圖的形狀看起來相同，但 go 跟蹤中的日期錯誤。關于這里可能有什么問題的任何建議？謝謝你。

使用 px.line：

fig = px.line(df_fig, x='date_list', y='monthly_avg', color='main_discipline')

使用 go.Figure

plot = go.Figure()
  
plot.add_trace(go.Scatter(
    name = 'Data 1',
    x = df_fig.date_list,
    y = df_fig[df_fig.main_discipline==1].monthly_avg,
    stackgroup='one'
   ))
plot.add_trace(go.Scatter(
    name = 'Data 2',
    x = df_fig.date_list,
    y = df_fig[df_fig.main_discipline==2].monthly_avg,
    stackgroup='one'
   ))
plot.add_trace(go.Scatter(
    name = 'Data 3',
    x = df_fig.date_list,
    y = df_fig[df_fig.main_discipline==3].monthly_avg,
    stackgroup='one'
   ))
plot.add_trace(go.Scatter(
    name = 'Data 5',
    x = df_fig.date_list,
    y = df_fig[df_fig.main_discipline==5].monthly_avg,
    stackgroup='one'
   ))

date_list 的型別為 datetime64：

df_fig.date_list

0      1975-06-01
1      1975-06-01
2      1975-06-01
3      1975-06-01
4      1975-07-01
          ...    
2455   2026-07-01
2456   2026-08-01
2457   2026-08-01
2458   2026-08-01
2459   2026-08-01
Name: date_list, Length: 2460, dtype: datetime64[ns]

洗掉堆疊組生成了相同形狀的圖，但錯誤的結束日期仍然是 1988 年 3 月而不是 2026 年 7 月。

這是帶有前 20 行的資料框，日期是使用持久化

df_fig[['date_list', 'main_discipline', 'monthly_avg']]

date_list   main_discipline monthly_avg
0   1975-06-01  1   0.000000
1   1975-06-01  2   15494.000000
2   1975-06-01  3   0.000000
3   1975-06-01  5   0.000000
4   1975-07-01  1   0.000000
5   1975-07-01  2   16827.333333
6   1975-07-01  3   0.000000
7   1975-07-01  5   0.000000
8   1975-08-01  1   3880.252381
9   1975-08-01  2   16827.333333
10  1975-08-01  3   0.000000
11  1975-08-01  5   0.000000
12  1975-09-01  1   3880.252381
13  1975-09-01  2   16827.333333
14  1975-09-01  3   0.000000
15  1975-09-01  5   0.000000
16  1975-10-01  1   201134.985609
17  1975-10-01  2   986805.179029
18  1975-10-01  3   590159.728836
19  1975-10-01  5   0.000000

使用 px.line

fig = px.line(df_fig[df_fig.main_discipline==1], x='date_list', y='monthly_avg')
fig.show()

使用 go.Scatter

plot = go.Figure()
plot.add_trace(go.Scatter(
    name = 'Data 1',
    x = df_fig.date_list,
    y = df_fig[df_fig.main_discipline==1].monthly_avg,
))
plot.show()

uj5u.com熱心網友回復：

發生這種情況是因為您無意中將不同的資料傳遞給go.Scatter和px.line。在下面的代碼片段中，您傳遞的x=df_fig.date_list是所有 date_list 值，但僅傳遞了一些monthly_avg（由 main_discipline==1 組成的子集）。

plot = go.Figure()
plot.add_trace(go.Scatter(
    name = 'Data 1',
    x = df_fig.date_list,
    y = df_fig[df_fig.main_discipline==1].monthly_avg,
))
plot.show()

ValueError: all arguments should have the same length在這種情況下，Plotly 可能應該拋出例外，而是嘗試通過縮短傳遞給 x 的陣列以匹配傳遞給 y 的陣列來繪制它。df_fig[df_fig.main_discipline==1].monthly_avg長度為 5，前 5 個值df_fig.date_list如下：

>>> df_fig.date_list
0    1975-06-01
1    1975-06-01
2    1975-06-01
3    1975-06-01
4    1975-07-01

這解釋了你得到的情節，但這絕對不是你想要的，而是應該給你正確的結果：

plot = go.Figure()
plot.add_trace(go.Scatter(
    name = 'Data 1',
    x = df_fig[df_fig.main_discipline==1].date_list,
    y = df_fig[df_fig.main_discipline==1].monthly_avg,
))
plot.show()

uj5u.com熱心網友回復：

• 您剛剛共享了一個日期串列，創建了一個包含所有必需列的資料框
• 重構go 的使用以減少重復
• 從根本上說，您是通過設定請求不同的格式 stackgroup
• px將對非常大的圖使用scattergl，這不支持stackgroup. 因此，更新跟蹤無法使px圖類似于大日期范圍的go圖

import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import pandas as pd

ed = "1-aug-2026"
ed = "1-aug-1976"
df_fig = pd.DataFrame({"date_list": pd.date_range("1-jun-1975", ed)}).assign(
    main_discipline=lambda d: ((d.index % 5)   1).astype(str),
    monthly_avg=lambda d: np.geomspace(1, 5 * 10 ** 7, len(d)) * d["main_discipline"].astype(int),
)

fig = px.line(df_fig, x='date_list', y='monthly_avg', color='main_discipline')
fig.show()
try:
    fig.for_each_trace(lambda t: t.update(stackgroup="one"))
except ValueError:
    print(f"{fig.data[0].type} doesn't support stackgroup")
    
fig.show()

plot = go.Figure()
for k, d in df_fig.groupby("main_discipline"):
    plot.add_trace(go.Scatter(name="Data " k, x=d["date_list"], y=d["monthly_avg"], stackgroup="one"))

plot.show()
plot.update_traces(stackgroup=None).show()

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