情节：如何在情节表达动画中指定分类x轴元素？ 答案：详细信息：图1，框架1 图1，第2帧图2，第1帧图2，第2帧完整代码：

如何解决情节：如何在情节表达动画中指定分类x轴元素？ 答案：详细信息：图1，框架1 图1，第2帧图2，第1帧图2，第2帧完整代码：

我有以下数据。

我正在使用滑块，以便可以在不同的日期之间滑动（请参见下图，以了解滑块的情况）。

现在，由于我的类别可能在日期之间改变，所以无论我是什么日期，我都想用A，B，C，E，F初始化x轴范围。因此，有时我在一个类别中没有数据点，但这对我来说并不重要。

那么如何初始化我的x轴范围并使我的数据点适应已初始化的x轴呢？

我正在使用python3并进行绘图表达。

这是我现在的代码：

data.columns = ['price','category','date']
    data = data.sort_values(by=['date','price'])
    fig = px.scatter(data,x = "category",y = "price",animation_frame="date")
    fig.update_layout(
        yaxis_title="Price (€)",)
    fig['layout']['updatemenus'][0]['pad']['t'] = 180
    fig['layout']['sliders'][0]['pad']['t'] = 200
    fig.write_html("/home/**/Desktop/1.html",auto_play=True)

希望我足够清楚。如果您需要任何其他信息，请告诉我。欢迎任何想法或技巧：）

解决方法

答案：

对于所有动画帧，确保所有类别均在x轴上表示的唯一方法是确保它们出现在第一个Date = X中。因此，您实际上无法固定图形本身中的x轴范围。您必须通过对数据源的表示来做到这一点。

详细信息：

所以有时候我在一个类别中没有数据点，但这对我来说并不重要。

也许没有，但是 对plotly.express很重要。特别是如果您“没有数据”意味着您没有所有日期的数据集中所有类别的记录。您会发现，似乎已将x轴值设置为它在Date = X的第一个唯一值（即A,B,C）中找到的类别。但是不用担心，我们也会处理。让我们使用数据屏幕截图的稍微改动的版本（下次，执行此操作）。由于您的特定数据使动画有点混乱，因此我添加了实际日期而不是X,Y，并减少了数字的范围。

如果我们使用这样的动画方法：

fig = px.scatter(df1,x="Category",y="Price",animation_frame="Date",color="Category",range_y=[0,20])

...您将获得两个动画帧：

图1，框架1

图1，第2帧

现在，让我们使用一种方法来确保所有日期都代表Alle类别，如您在帖子Pandas: How to include all columns for all rows although value is missing in a dataframe with a long format?中找到

现在您将获得：

图2，第1帧

图2，第2帧

我希望这是您想要的。如果没有，不要犹豫，让我知道！ 如果删除df1.fillna(0)部分，您得到的结果会稍有不同。但是，我将由您自行决定

中的所有可用选项

完整代码：

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.DataFrame({'Date': {0: '24.08.2020',1: '24.08.2020',2: '24.08.2020',3: '25.08.2020',4: '25.08.2020',5: '25.08.2020'},'Category': {0: 'A',1: 'B',2: 'C',3: 'C',4: 'E',5: 'F'},'Price': {0: 1,1: 2,2: 3,3: 3,4: 10,5: 13}})

# make sure that all category variables are represented for
# all dates even though not all variables have values.
df['key']=df.groupby(['Date','Category']).cumcount()
df1 = pd.pivot_table(df,index='Date',columns=['key','Category'],values='Price')
df1 = df1.stack(level=[0,1],dropna=False).to_frame('Price').reset_index()
df1 = df1[df1.key.eq(0) | df1['Price'].notna()]
df1=df1.fillna(0)

# ploty express animation
fig = px.scatter(df1,20])

# some extra settings.
fig.update_layout(transition = {'duration': 20000})


fig.show()