pandas 使用plotly绘图

可以使用plotly库结合pandas来进行数据可视化。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 创建一个DataFrame
data = {'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'],
        'Sales': [100, 120, 80, 150, 200]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用plotly绘制折线图
fig = px.line(df, x='Month', y='Sales', title='Monthly Sales')
fig.show()

这里首先创建了一个包含月份和销售额的DataFrame，然后使用plotly的line函数绘制了折线图。x参数指定x轴数据列，y参数指定y轴数据列，title参数设置图表标题。

你可以根据自己的需求进一步定制和修改图表，plotly具有丰富的绘图函数和选项。更多信息和示例可以参考plotly的官方文档。

相关问题

采用多元线性回归来描述工作时间、业务量与薪酬的关系，并用plotly绘图。

多元线性回归是一种统计分析方法，用于研究两个或更多自变量（如工作时间和业务量）如何共同影响一个因变量（如薪酬）。在这种模型中，我们假设薪酬可以由所有自变量的线性组合来预测。通过计算每个自变量对因变量的影响系数（斜率），我们可以了解它们相对的重要性。

为了将这种关系可视化，你可以使用Python的plotly库创建散点图和拟合直线。首先，你需要导入必要的库，如pandas、numpy和plotly.express。然后，处理数据集，包括数据清洗和缺失值处理。接下来，使用`px.scatter`创建散点图，x轴表示工作时间，y轴表示业务量，颜色可能代表薪酬，这可以帮助观察两者之间的潜在趋势。

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px

# 假设df是包含工作时间、业务量和薪酬的数据框
df = ...

# 创建散点图
scatter_plot = px.scatter(df, x='工作时间', y='业务量', color='薪酬', title='工作时间与业务量与薪酬关系')

# 显示图表
scatter_plot.show()

# 进行多元线性回归并绘制回归线
model = LinearRegression()  # 使用sklearn或其他库
regression_results = model.fit(df[['工作时间', '业务量']], df['薪酬'])
prediction_line = model.predict(df[['工作时间', '业务量']])

# 绘制回归线
line_trace = go.Scatter(x=df[['工作时间', '业务量']].values, y=prediction_line, mode='lines', name='回归线')
fig = go.Figure(scatter_plot.data + [line_trace])
fig.update_layout(showlegend=True)
fig.show()