Plotly画十年气温柱状图

要用Plotly画十年气温柱状图，可以使用Plotly Express库。下面是一个简单的示例代码：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv("temperature_data.csv")

# 转换日期格式
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])

# 提取年份信息
df["Year"] = df["Date"].dt.year

# 计算每个年份的平均气温
mean_temps = df.groupby("Year").mean()["Temperature"]

# 绘制气温变化图
fig = px.bar(mean_temps, x=mean_temps.index, y="Temperature", color="Temperature", 
             color_continuous_scale=px.colors.sequential.Viridis_r,
             title="十年气温变化图")

fig.update_layout(xaxis_title="年份", yaxis_title="平均气温")

fig.show()

这段代码会从CSV文件中读取气温数据，计算每个年份的平均气温，并绘制十年的气温变化图。你可以根据需要调整数据和图表参数，以得到你想要的效果。注意，这里使用了Viridis_r颜色映射，你可以根据需要选择其他的颜色映射。

相关问题

Plotly画一个动态柱状图

好的，以下是一个使用Plotly绘制动态柱状图的示例代码：

import plotly.express as px
import pandas as pd
import time

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
    'x': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'y': [3, 2, 4, 1]
})

# 创建一个图形对象
fig = px.bar(df, x='x', y='y')

# 循环更新数据并更新图形
while True:
    # 更新数据
    df['y'] = df['y'] + 1
    
    # 更新图形
    fig.data[0].y = df['y']
    fig.update_layout(title='Dynamic Bar Chart')
    
    # 显示图形
    fig.show()
    
    # 等待1秒钟
    time.sleep(1)

这个示例代码创建了一个简单的数据框，其中包含x和y列。然后，它使用Plotly Express创建一个静态的柱状图。接下来，使用一个无限循环来更新数据和图形，每次更新y值并使用`fig.data[0].y`更新图形的y值。最后，使用`fig.show()`显示图形，并使用`time.sleep(1)`暂停1秒钟，以便可以看到动态效果。

根据plotly，将pandas画柱状图代码

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Plotly 和 Pandas 绘制柱状图：

import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go

# 创建 Pandas 数据框
df = pd.DataFrame({
    '月份': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月'],
    '销售额': [100, 200, 300, 400, 500, 600]
})

# 创建 Plotly 图表对象
fig = go.Figure(go.Bar(
    x=df['月份'],
    y=df['销售额'],
    text=df['销售额'],
    textposition='auto',
))

# 设置图表标题，x轴和y轴标签
fig.update_layout(
    title='销售额',
    xaxis=dict(title='月份'),
    yaxis=dict(title='销售额')
)

# 显示图表
fig.show()

这将创建一个简单的柱状图，显示每个月的销售额。你可以根据需要修改数据框和图表的样式。