首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么我的Plotly express figure不能工作?- "ValueError: Plotly Express无法处理具有不同类型列的宽表单数据。“

Plotly Express是一个用于创建交互式可视化图表的Python库。它提供了一种简单且快速的方式来可视化数据,并且支持多种图表类型和可视化选项。

在你的问题中,出现了一个错误信息:"ValueError: Plotly Express无法处理具有不同类型列的宽表单数据"。这个错误通常是由于数据的格式或结构问题引起的。

Plotly Express要求输入的数据是长表单(long-form)数据,即每个数据点都应该有一个对应的行。而宽表单(wide-form)数据则是以列的形式表示数据,每一列代表一个变量。

要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤:

  1. 确保你的数据是长表单数据格式。可以使用Pandas库的melt()函数将宽表单数据转换为长表单数据。具体操作可以参考Pandas的官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.melt.html
  2. 检查数据中是否存在不同类型的列。Plotly Express要求所有的列都应该具有相同的数据类型。你可以使用Pandas库的dtypes属性来查看每列的数据类型,并确保它们是一致的。
  3. 确保你已经正确安装了Plotly和Plotly Express库。你可以使用以下命令来安装最新版本的这两个库:
  4. 确保你已经正确安装了Plotly和Plotly Express库。你可以使用以下命令来安装最新版本的这两个库:
  5. 如果你的数据中包含缺失值,可以尝试使用Pandas库的dropna()函数或fillna()函数来处理缺失值。具体操作可以参考Pandas的官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html 和 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html
  6. 如果以上步骤都没有解决问题,你可以尝试查看Plotly Express的官方文档和示例代码,以了解更多关于数据格式和使用方法的信息。官方文档地址为:https://plotly.com/python/plotly-express/

总结起来,当出现"ValueError: Plotly Express无法处理具有不同类型列的宽表单数据"错误时,通常是由于数据格式或结构问题引起的。你可以通过将数据转换为长表单数据、确保数据类型一致、正确安装库、处理缺失值等方法来解决这个问题。如果问题仍然存在,可以参考官方文档或示例代码获取更多帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

推荐:这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

03 可视化分布 数据探索主要部分是理解数据集中值分布,以及这些分布如何相互关联。Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...08 设计理念:为什么我们创建 Plotly Express? 可视化数据有很多原因:有时你想要提供一些想法或结果,并且你希望对图表每个方面施加很多控制,有时你希望快速查看两个变量之间关系。...这种方法强大之处在于它以相同方式处理所有可视化变量:你可以将数据映射到颜色,然后通过更改参数来改变你想法并将其映射到大小或进行行分面(facet-row)。...仅接受整洁输入所带来最终优势是它更直接地支持快速迭代:你整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型图表,包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制,在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...我们没有以权宜之计名义牺牲控制所有方面,我们只关注你想要在数据可视化过程探索阶段发挥控制类型

4.9K10

强烈推荐一款Python可视化神器!

可视化分布 数据探索主要部分是理解数据集中值分布,以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...设计理念:为什么我们创建 Plotly Express ? 可视化数据有很多原因:有时您想要提供一些想法或结果,并且您希望对图表每个方面施加很多控制,有时您希望快速查看两个变量之间关系。...这种方法强大之处在于它以相同方式处理所有可视化变量:您可以将数据映射到颜色,然后通过更改参数来改变您想法并将其映射到大小或进行行分面(facet-row)。...仅接受整洁输入所带来最终优势是它更直接地支持快速迭代:您整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型图表,包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制,在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...我们没有以权宜之计名义牺牲控制所有方面,我们只关注您想要在数据可视化过程探索阶段发挥控制类型

4.4K30

这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

可视化分布 数据探索主要部分是理解数据集中值分布,以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...设计理念:为什么我们创建 Plotly Express ? 可视化数据有很多原因:有时您想要提供一些想法或结果,并且您希望对图表每个方面施加很多控制,有时您希望快速查看两个变量之间关系。...这种方法强大之处在于它以相同方式处理所有可视化变量:您可以将数据映射到颜色,然后通过更改参数来改变您想法并将其映射到大小或进行行分面(facet-row)。...仅接受整洁输入所带来最终优势是它更直接地支持快速迭代:您整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型图表,包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制,在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...我们没有以权宜之计名义牺牲控制所有方面,我们只关注您想要在数据可视化过程探索阶段发挥控制类型

3.7K20

这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器!

可视化分布 数据探索主要部分是理解数据集中值分布,以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...设计理念:为什么我们创建 Plotly Express ? 可视化数据有很多原因:有时您想要提供一些想法或结果,并且您希望对图表每个方面施加很多控制,有时您希望快速查看两个变量之间关系。...这种方法强大之处在于它以相同方式处理所有可视化变量:您可以将数据映射到颜色,然后通过更改参数来改变您想法并将其映射到大小或进行行分面(facet-row)。...仅接受整洁输入所带来最终优势是它更直接地支持快速迭代:您整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型图表,包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制,在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...我们没有以权宜之计名义牺牲控制所有方面,我们只关注您想要在数据可视化过程探索阶段发挥控制类型

4.1K21

使用Plotly创建带有回归趋势线时间序列可视化图表

数据 为了说明这是如何工作,让我们假设我们有一个简单数据集,它有一个datetime和几个其他分类。您感兴趣是某一(“类型”)在一段时间内(“日期”)汇总计数。...但是,在同一x轴(时间)上具有两个或更多数据计数Plotly呢? 为了解决上面的问题,我们就需要从Plotly Express切换到Plotly Graph Objects。...例如,使用graph_objects,可以生成混合子图,并且重要是,可以覆盖多种类型数据(例如时间序列)。...例如,如果您有两个不同具有时间序列数据或多个子集DataFrame,则可以继续向graph_object添加。...有几种方法可以完成这项工作,但是经过一番研究之后,决定使用图形对象来绘制图表并Plotly表达来生成回归数据

5.1K30

手把手教你用plotly绘制excel中常见16种图表(下)

大家好,是才哥。 上一期咱们介绍《手把手教你用plotly绘制excel中常见16种图表(上)》演示了8种常见图表,今天我们继续演示另外8种常见图表绘制。...不含任何分层数据(类别的一个级别)旭日图与圆环图类似,但具有多个级别的类别的旭日图显示外环与内环关系。...旭日图 pd.Dataframe类型数据下绘制 旭日图 # pd.Dataframe类型数据下绘制 旭日图 import plotly.express as px df = px.data.tips(...箱型图 箱型图又称盒须图,用于显示数据到四分位点分布,突出显示平均值和离群值。箱形可能具有可垂直延长名为“须线”线条。...股价图 以特定顺序排列在工作或行中数据可以绘制为股价图。 顾名思义,股价图可以显示股价波动。

2.2K30

Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

但是,数据可视化类型图繁多,在实际工作中,要选择最适合当前业务或数据类型通常很棘手。...中 ax = sns.boxplot(x) ax.figure.set_size_inches(12,6) 以下是条形图类型 分组条形图 当数据具有需要在图形上可视化子组时,将使用分组条形图。...它用于处理来自较大数据不同数据组。它每个折线图都向下阴影到 x 轴。它让每一组彼此堆叠。...、可视化数据类型以及其中维数将它们分为不同类型。...简单气泡图 它是气泡图基本类型,相当于普通气泡图。 带标签气泡图 此气泡图上气泡已标记,以便于识别。这是为了处理不同数据组。 多变量气泡图 此图表有四个数据集变量。

9.2K20

数据科学系列:plotly可视化入门介绍

01 为什么学习plotly plotly,这个包名不可谓不直观,一看便知其一定是一个用来画图工具;但同时,它仍然有失直观,因为plotly实际上是一个多语言绘图库,而当提及plotly时更可能指代是...基于上述丰富内心活动之后,选择了plotly,并最终决定系统学习和试手一下。 02 plotly能干什么 plotly作为一个可视化库,当然是能用来画图了,而且是多种丰富样式图。...看下官网直接给出图表demo吧: 统计和科学图表系列 金融和地理图表系列 AI科学系列 更多图表类型可以查看官网,简而言之,plotly功能还是齐全且强大。...(data=line ,layout=layout).show() # 创建Figure,接收图表和布局,并加以显示 2)使用高级API——express express之所以叫高级API,是因为具有更为顶层抽象...:go import plotly.express as px # 标准引用格式,一般简写为:px tips = px.data.tips() # plotly内置数据集:tips # 使用express

1.2K30

手把手教你用plotly绘制excel中常见16种图表(上)

大家好,是才哥。 最近不是在学习plotly嘛,为了方便理解,我们这里取excel绘图中常见16种图表为例,分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制!...准备工作 这边是在jupyterlab中演示plotly图表,如果只安装plotly无法正常显示图表(会显示为空白),我们需要进行以下准备(以下命令均在cmd下操作即可): # 安装plotly...medals_long # 堆叠柱状图 (使用长表数据,这种数据excel无法直接绘制堆叠图) import plotly.express as px long_df = px.data.medals_long...表 # 堆叠柱状图 (使用长表数据,这种数据excel可以直接绘制堆叠图) import plotly.express as px wide_df = px.data.medals_wide() fig...自动聚合做饼图 设置配色方案: 关于配色方案更多选择,大家可以参考《又用Python爬取了4000+股票数据,并用plotly绘制了树状热力图(treemap)》里介绍内容。

3.7K20

可视化神器Plotly玩转柱状图

柱状图在可视化图中是出现频率非常高一种图表,能够很直观地展现数据大小分布情况,在自己工作中也使用地十分频繁。本文将详细介绍如何制作柱状图和水平柱状图。...前3篇关于Plotly文章分别是: 酷炫!36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express Plotly玩转散点图 Plotly玩转饼图 Plotly玩转漏斗图 ?...plotly.graph_objects as go 绘图时候还是会基于两种方式来实现: plotly_express:px plotly.graph_objects:go 基于px实现柱状图 基础柱状图...需要注意每个不同参数表示含义 基于go实现柱状图 基础柱状图 自建数据集: ?...总结 本文结合自建和Plotly中自带数据集,详细介绍了如何基于plotly_expressplotly.graph_objects两种方式来实现不同需求和显示方式柱状图和水平柱状图,希望对读者朋友有所帮助

4.8K30

8个plotly绘图技巧

公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,是Peter~本文介绍可视化神器plotly绘图8个常见技巧点:如何添加标题及控制标题颜色和大小如何自定义x轴和y轴名称饼图中如何同时百分比和数值如何控制柱状图宽度如何添加注释如何绘制多子图如何添加图例以及控制其大小...以下是 Plotly 一些主要特点和优点:交互性: Plotly 创建图表具有强大交互性,用户可以通过鼠标悬停、缩放、平移等操作与图表进行互动。这使得数据探索更加直观和有趣。...多种图表类型Plotly 支持多种常见图表类型,适用于不同类型数据。你可以轻松创建折线图、散点图、柱状图、热力图、桑基图、3D 图等。...美观性: Plotly 图表具有出色视觉效果和美观性,支持自定义样式和主题,以满足不同可视化需求。...绘图如何自定义x轴和y轴名称In 3:import plotly.graph_objects as go# 创建散点图fig = go.Figure()# 添加数据x_data = [1, 2, 3,

49600

用PythonPlotly画出炫酷数据可视化(含各类图介绍)

在谈及数据可视化时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化手段。但是,今天主要来介绍Plotly这款可视化库。...使用起来非常方便,和matplotlylib画图步骤很像,下面我们再来看看一组关于个性化显示例子: 利用plotly express自带数据集,画一个简单柱状图: import plotly.express...import plotly.express as px# plotly自带数据集,类型:DataFramedf = px.data.gapminder().query("year == 2007")....TreeMap(矩形树图) 矩形树图适合展现具有层级关系数据,能够直观体现同级之间比较。一个Tree状结构转化为平面空间矩形状态,就像一张地图,指引我们发现探索数据背后故事。...“元”即成分,或部分,三元图主要用来展示不同样本三种成分比例,在物理化学中比较常见。

3K51

Plotly深入浅出

作为Python新一代数据可视化绘图库,和matplotlib等传统绘图库相比,plotly具有以下优点: 简洁易用: 作为一只小透明,plotly图表对象就像一个嵌套dict, 可以通过直接修改对象属性而改变图表形态...动态交互: plotly绘制图都是可以交互图表,可以点击查看数据,拖拽放大,隐藏某些数据等等,也可以导出成静态图,灵活性大大增加。...一,plotly.graph_objs绘图原理 plotlyFigure是由data(数据数据包括图表类型(Line,Scatter,Area,Pie)和具体数据取值信息)和 layout(布局,...当然可以,plotly.express就是为你准备。英文单词express 意为 快线,特快列车。...就像营养快线英文,Nutri-express. plotly.express原理非常简单,Figure不是主要由 data(traces)和layout组成嘛。

2.4K31

Python+Dash快速web应用开发——基础概念篇

❝本文示例代码与数据已上传至Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 这是新系列教程「Python+Dash...快速web应用开发」第一期,我们都清楚学习一个新工具需要一定动力,那么为什么要专门为Dash制作一个系列教程呢?...2 Dash中基础概念 在学习Dash一开始,我们需要对Dash若干基础概念进行了解,首先我们来从头开始搭建Dash环境,因为主要是面向数据分析处理人员,所以我推荐使用conda进行环境管理,参考下列命令即可完成环境初始化...既然“师出同门”,自然已经相互打通,我们同样可以非常轻松在网页中插入数据可视化内容,这里我们使用到plotly.express,它简化了诸多plotly图表创建过程,将创建好图表对象作为figure...」、「基于表单提交状态回调」等诸多特性,理论上你可以创建出任何形式页面交互行为,这些内容我们都会在之后系列文章中详细教授给大家。

6.3K20

数据科学学习手札102)Python+Dash快速web应用开发——基础概念篇

本文示例代码与数据已上传至Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介    这是新系列教程Python+...Dash快速web应用开发第一期,我们都清楚学习一个新工具需要一定动力,那么为什么要专门为Dash制作一个系列教程呢?...2 Dash中基础概念   在学习Dash一开始,我们需要对Dash若干基础概念进行了解,首先我们来从头开始搭建Dash环境,因为主要是面向数据分析处理人员,所以我推荐使用conda进行环境管理,...图5 Dash与plotly既然“师出同门”,自然已经相互打通,我们同样可以非常轻松在网页中插入数据可视化内容,这里我们使用到plotly.express,它简化了诸多plotly图表创建过程,...创建出优秀web应用,方便日常工作学习生产生活,敬请期待!

1.8K40
领券