fig = px.parallel_coordinates(df2) 需要什么样的数据集

`px.parallel_coordinates()` 函数需要一个包含多个列的数据集，其中每一列都应该包含具有相似数据类型的数据。通常，这个数据集应该满足以下条件：

- 每一列应该是数值型或者离散型的数据，例如整数、浮点数、布尔值或者分类变量等。
- 数据集中不应该包含缺失值，否则这些值可能会导致可视化结果出现问题。
- 数据集应该包含足够的样本数，以确保可视化结果具有一定的代表性。

下面是一个示例数据集：

import pandas as pd

data = {
    'Feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Feature2': [10.2, 12.4, 14.6, 16.8, 19.0],
    'Feature3': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'Feature4': [True, False, True, False, True],
    'Label': ['Class1', 'Class2', 'Class1', 'Class2', 'Class1']
}

df = pd.DataFrame(data)

在这个示例数据集中，`Feature1` 和 `Feature2` 是数值型的数据，`Feature3` 和 `Feature4` 是离散型的数据，`Label` 是分类变量。你可以将这个数据集传递给 `px.parallel_coordinates()` 函数，以生成一个平行坐标图的可视化结果：

import plotly.express as px

fig = px.parallel_coordinates(df, color='Label')
fig.show()

运行上述代码，你应该可以看到一个包含多个平行线的可视化结果，其中每个平行线对应着数据集中的一个特征。