python - Plotly:如何使用 updatemenus 更新一个特定的跟踪？

Question

这是 Plotly 的后续问题:Plotly: How do the buttons for the update menus really work?

考虑下面的代码片段产生的以下 plotly 图:

剧情:

代码:

# imports
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
import numpy as np

# data
df1 = pd.DataFrame({'index': ['1','2','3'], 'A': [10,10,12], 'B': [11,11,11]})
df2 = pd.DataFrame({'index': ['1','2','3'], 'A': [10,10,10], 'B': [11,11,12]})

# plotly figure setup
fig=go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=df1['index'], y=df1['A'], mode='lines'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=df1['index'], y=df1['B'], mode='lines'))

f=fig.to_dict()
#fig.show()

buttons=list([dict(args=[{'y':[df1['A'],df1['B']]}],
                    
                   label="df1",
                   method="restyle"
                ),
                dict(args=[{'y':[df2['A'], df2['B']]}],
                    
                    label="df2",
                    method="restyle"
                )
            ])

fig.update_layout(
    updatemenus=[
        go.layout.Updatemenu(
            buttons=buttons,
            direction="down",
            pad={"r": 10, "t": 10},
            showactive=True,
            x=-0.25,
            xanchor="left",
            y=1,
            yanchor="top"
        ),
    ]
)

fig.show()

在上面的代码段中，我使用按钮和 dict(args=[{'y':[df2['A'], df2[ 'B']]}]。这会为图中指定的 both 轨迹分配新值，如下所示 fig-to_dict:

'data': [{'mode': 'lines',
   'x': array(['1', '2', '3'], dtype=object),
   'y': array([10, 10, 12], dtype=int64),
   'type': 'scatter'},
  {'mode': 'lines',
   'x': array(['1', '2', '3'], dtype=object),
   'y': array([11, 11, 11], dtype=int64),
   'type': 'scatter'}]

由于我已将列表 [df2['A'], df2['B']] 分配给 'y'，因此我知道我打算在上面的代码片段中更新 'y' 的两个实例。但是在按钮和更新菜单的上下文中，有没有办法我可以指定 which 'y' 来更新(换句话说:什么特定的迹线或线)。如果我只分配一个引用(在本例中为数组或 pandas 数据框)，则两条迹线将显示相同的值。所以改变以下部分:

 args=[{'y':[df2['A'], df2['B']]}]

...用这个:

args=[{'y':[df2['A']]}]

... 将在单击 df2 时生成以下图:

我真的很想保持所有未指定的 'y' 和痕迹不变。

感谢您的任何建议!

Answer 1

在您为每个 button 传递给 args 的列表中，您可以在 dict 之后添加一个整数来指示您要更新的跟踪。例如，以下将仅更新第一个跟踪(即 index=0 处的跟踪)

buttons=list([dict(args=[{'y':[df1['A'],df1['B']]}, [0]], # note the `, [0]` here!

                   label="df1",
                   method="restyle"
                ),
                dict(args=[{'y':[df2['A'], df2['B']]}, [0], # note the `, [0]` here!

                    label="df2",
                    method="restyle"
                )
            ])