python图没有显示答案

【问题标题】：python graph not showing uppython图没有显示
【发布时间】：2021-10-10 02:46:28
【问题描述】：

所以我尝试使用 pandas 绘制数据框，当我输入它时，出现了一个空白图像，没有任何错误或任何东西。我希望有人知道问题可能是什么以及我如何解决它。

我想知道这是后端问题还是什么。谢谢！

【问题讨论】：

请将您的代码直接复制到问题中，而不是添加它的图像
您确定要添加到散点图中的点存在吗？即df_top10[df_top10['Country Name'] ==k]['year'] and ['life ladder'] 是非空的吗？
对不起，我是新手，下次会注意。我确实创建了一个将两个数据集组合在一起的新变量。
你看过Plotly's Jupyter notebooks documentation吗？有关于如何配置 Jupyter 笔记本以显示 Plotly 图形的说明

【解决方案1】：

为了更快地得到答案，我们需要文本格式的代码和用于复制的示例数据。我已尝试将官方参考中的示例应用于您的代码。图表未显示的原因是猜测，因为我没有任何代码或数据，但我认为没有从字典中检索到国家名称。我从人口样本数据中提取了前 10 个国家，并根据从这些国家名称的原始数据框中提取的数据绘制了一个图表。用作循环过程基础的数据是国家名称和任意颜色的字典。

import plotly.express as px
from plotly.subplots import make_subplots
df1 = px.data.gapminder().query('year==2007').sort_values('pop', ascending=False).head(10)

df1

	country	continent	year	lifeExp	pop	gdpPercap	iso_alpha	iso_num
299	China	Asia	2007	72.961	1318683096	4959.11	CHN	156
707	India	Asia	2007	64.698	1110396331	2452.21	IND	356
1619	United States	Americas	2007	78.242	301139947	42951.7	USA	840
719	Indonesia	Asia	2007	70.65	223547000	3540.65	IDN	360
179	Brazil	Americas	2007	72.39	190010647	9065.8	BRA	76
1175	Pakistan	Asia	2007	65.483	169270617	2605.95	PAK	586
107	Bangladesh	Asia	2007	64.062	150448339	1391.25	BGD	50
1139	Nigeria	Africa	2007	46.859	135031164	2013.98	NGA	566
803	Japan	Asia	2007	82.603	127467972	31656.1	JPN	392
995	Mexico	Americas	2007	76.195	108700891	11977.6	MEX	484

# create dict country and color

colors = px.colors.sequential.Plasma
color = {k:v for k,v in zip(df1.country,colors)}

{'China': '#0d0887',
 'India': '#46039f',
 'United States': '#7201a8',
 'Indonesia': '#9c179e',
 'Brazil': '#bd3786',
 'Pakistan': '#d8576b',
 'Bangladesh': '#ed7953',
 'Nigeria': '#fb9f3a',
 'Japan': '#fdca26',
 'Mexico': '#f0f921'}

# top10 data
df1_top10 = px.data.gapminder().query('country in @df1.country')

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()
colors = px.colors.sequential.Plasma

for k,v in color.items():
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=df1_top10[df1_top10['country']==k]['year'],
        y=df1_top10[df1_top10['country']==k]['lifeExp'],
        name=k,
        mode='markers+text+lines',
        marker_color='black',
        marker_size=3,
        line=dict(color=color[k]),
        yaxis='y1'))
    
fig.update_layout(
    title="Top 10 Country wise Life Ladder trend",
    xaxis_title="Year",
    yaxis_title="Life Ladder",
    template='ggplot2',
    font=dict( size=16, 
              color="Black", 
              family="Garamond"
             ),
    xaxis=dict(showgrid=True),
    yaxis=dict(showgrid=True)
) 
fig.show()

【讨论】：