Echarts如何像Plotly Express一样方便地实现折线图数据分组？

ECHARTS：在分组线图数据

时，实现图案表达的轻松，本文解决了如何有效地将ECHARTS中的线图分组的问题，旨在使Plotly Express提供的简单性和易用性。 绘制表达擅长简化数据可视化，尤其是其直观的分组功能。尽管Echarts提供了功能强大且通用的图表库，但实现相同级别的轻松分组需要稍有不同的方法。 让我们深入研究细节。

echarts如何像plotly表达一样方便地实现折线图数据分组？（我如何有效地分组echarts中的line图表数据，反映了Plotly Expressly Express的易于使用的易用性？）

> plotly在绘图功能中直接指定分组列来简化分组。 但是，ECHART需要一个更多的手动数据预处理步骤。 您需要事先适当地构建数据，而不是直接处理图表配置中的分组。 这通常涉及将数据集转换为适合于Echarts系列结构的格式。

让我们假设您的数据看起来像这样（Python中的Pandas DataFrame，但该概念适用于其他数据结构）：

>

<code class="python">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)</code>

<code class="python">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'}
    ]
}
</code>

plitly in Plitly表示，您简单地指定了类别'类别'。 在Echarts中，您需要重塑这些数据。 最直接的方法是为每个类别创建单独的数组：

groupby()

>然后将此重塑数据馈入Echarts配置。 虽然这涉及比情节表达更多的步骤，但结果是分组的线图。

>

>哪些最佳的Echarts方法是创建具有最小代码的分组的销售图表的最佳方法，类似于Plotly Express？，而Plotly Plotly Express在ECHART中直接在Echarts中直接进行了挑战，将其集中在有效的数据中，并将其分配到了较少的数据上，以弥补自己的范围。 上面概述的方法（手动数据重塑）是一个很好的起点。 对于具有许多类别的更复杂的方案，请考虑在将PANDAS'函数供应到Echarts之前进行更有效的数据操作。 替代，请探索Echarts直接从数据集中处理数据的功能。 这可能涉及使用更结构化的数据格式（例如JSON）来表示您的分组数据，从而有可能减少Python/JavaScript代码中所需的预处理量。 但是，您仍然需要确保将数据组织成代表不同组的串联。>

>是否有相当于绘制线图的简单数据分组功能的echarts？

否，没有直接等同于Plotly Express的简单，隐含的数据分组。 Echarts的强度在于其灵活性和自定义，但这是以需要在数据传递到图表库之前明确定义分组结构的成本。 关键区别在于如何处理分组：绘制表达内部处理，而ECHART要求您预先处理数据以定义组。

>

>我如何有效地将ECHARTS中的线图数据分组为数据，以镜像Plotly Plotly表达使用的可用性？ （这是对上述第一个问题的重复），如第一部分所述，模仿Plotly表达在Echarts中的最有效方法是通过仔细的数据预处理。在创建Echarts图表之前，使用Pandas（或其他语言中的等效库）对数据进行分组并重塑数据，从而大大降低了图表配置本身的复杂性。 您的数据准备效率越有效，您越接近简化的工作流程，与Plotly Express。

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