Echarts如何像Plotly Express一樣方便地實現折線圖數據分組？

ECHARTS：在分組線圖數據

時，實現圖案表達的輕鬆，本文解決瞭如何有效地將ECHARTS中的線圖分組的問題，旨在使Plotly Express提供的簡單性和易用性。 繪製表達擅長簡化數據可視化，尤其是其直觀的分組功能。儘管Echarts提供了功能強大且通用的圖表庫，但實現相同級別的輕鬆分組需要稍有不同的方法。 讓我們深入研究細節。

echarts如何像plotly表達一樣方便地實現折線圖數據分組？ （我如何有效地分組echarts中的line圖表數據，反映了Plotly Expressly Express的易於使用的易用性？）

> plotly在繪圖功能中直接指定分組列來簡化分組。 但是，ECHART需要一個更多的手動數據預處理步驟。 您需要事先適當地構建數據，而不是直接處理圖表配置中的分組。 這通常涉及將數據集轉換為適合於Echarts系列結構的格式。

讓我們假設您的數據看起來像這樣（Python中的Pandas DataFrame，但該概念適用於其他數據結構）：

>

import pandas as pd

data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
        'Time': [1, 2, 1, 2, 3, 3],
        'Value': [10, 15, 20, 25, 12, 28]}
df = pd.DataFrame(data)

category_a = df[df['Category'] == 'A']
category_b = df[df['Category'] == 'B']

#Extract x and y values
x_data_a = category_a['Time'].tolist()
y_data_a = category_a['Value'].tolist()
x_data_b = category_b['Time'].tolist()
y_data_b = category_b['Value'].tolist()

option = {
    'series': [
        {'name': 'Category A', 'data': list(zip(x_data_a, y_data_a)), 'type': 'line'},
        {'name': 'Category B', 'data': list(zip(x_data_b, y_data_b)), 'type': 'line'}
    ]
}

plitly in Plitly表示，您簡單地指定了類別'類別'。 在Echarts中，您需要重塑這些數據。 最直接的方法是為每個類別創建單獨的數組：

groupby()

>然後將此重塑數據饋入Echarts配置。 雖然這涉及比情節表達更多的步驟，但結果是分組的線圖。

>

>哪些最佳的Echarts方法是創建具有最小代碼的分組的銷售圖表的最佳方法，類似於Plotly Express？ ，而Plotly Plotly Express在ECHART中直接在Echarts中直接進行了挑戰，將其集中在有效的數據中，並將其分配到了較少的數據上，以彌補自己的範圍。 上面概述的方法（手動數據重塑）是一個很好的起點。 對於具有許多類別的更複雜的方案，請考慮在將PANDAS'函數供應到Echarts之前進行更有效的數據操作。 替代，請探索Echarts直接從數據集中處理數據的功能。 這可能涉及使用更結構化的數據格式（例如JSON）來表示您的分組數據，從而有可能減少Python/JavaScript代碼中所需的預處理量。 但是，您仍然需要確保將數據組織成代表不同組的串聯。 >

>是否有相當於繪製線圖的簡單數據分組功能的echarts？

否，沒有直接等同於Plotly Express的簡單，隱含的數據分組。 Echarts的強度在於其靈活性和自定義，但這是以需要在數據傳遞到圖表庫之前明確定義分組結構的成本。 關鍵區別在於如何處理分組：繪製表達內部處理，而ECHART要求您預先處理數據以定義組。

>

>我如何有效地將ECHARTS中的線圖數據分組為數據，以鏡像Plotly Plotly表達使用的可用性？ （這是對上述第一個問題的重複），如第一部分所述，模仿Plotly表達在Echarts中的最有效方法是通過仔細的數據預處理。在創建Echarts圖表之前，使用Pandas（或其他語言中的等效庫）對數據進行分組並重塑數據，從而大大降低了圖表配置本身的複雜性。 您的數據準備效率越有效，您越接近簡化的工作流程，與Plotly Express。

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