再利用可能なコードとして複数のトレースプロットを作成するにはどうすればよいですか？

以下のスニペットのように、データフレームの列を簡単にループして、各列のトレースを作成できます。

# crate traces
traces={}
for col in df.columns:
    traces['trace_' + col]=go.Bar(x=df.index, name=col, y=df[col])

# convert data to form required by plotly
data=list(traces.values())

# build figure
fig=go.Figure(data)
fig.show()

コメントやチャットでOPと会話した後の提案を編集しました。

再現可能なデータサンプルがなければ、完璧な解決策を提案するのは少し難しいです。しかし、次のような意味で再利用可能な提案があります。

（1）：ソースデータフレームの列数に関して柔軟性があり、forループを使用して要求に応じてトレースを追加します。

（2）：各列のmax（）とmin（）を計算します。

（3）：関数として構造化されており、任意のデータフレームに簡単に適用できます。

次のようなサンプルデータをまとめました。

プロット1：

コード1：

# Imports
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# data
humid = pd.Series(np.random.uniform(low=25, high=40, size=6).tolist())
windy = pd.Series(np.random.uniform(low=40, high=60, size=6).tolist())
df = pd.concat([humid,windy], axis = 1)
df.columns=['Humidity', 'windspeed']
df.index = ['Shanghai', 'Houston', 'Venice', 'Munich', 'Milan', 'Turin']


def plotMaxMin(df):
    for col in df.columns:
        #print(df[col].max())
        df[col+'_max']=df[col].max()
        df[col+'_min']=df[col].min()

    # crate traces
    traces={}
    for col in df.columns:
        traces['trace_' + col]=go.Scatter(x=df.index, name=col, y=df[col])

    # convert data to form required by plotly
    data=list(traces.values())

    # build figure
    fig=go.Figure(data)
    fig.show()

plotMaxMin(df=df)

編集したデータフレームを使用して再利用性をテストします。

プロット2：

コード2：

df2=df.copy(deep=True)
df2['Temperature']=pd.Series(np.random.uniform(low=-5, high=40, size=6).tolist())

plotMaxMin(df2)

が足りませんupdatemnu()。それがそうであるように、プロットはシリーズの名前をクリックするだけでまだかなりインタラクティブです。

go.layout.Updatemenu（）でテストします

これを完璧にするにはさらに調整が必要ですが、主な機能は整っているように見えるので、データセットで必要なように正確にするためにいくつか追加できることを願っています。

プロット3：

コード3：

# Imports
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# data
humid = pd.Series(np.random.uniform(low=25, high=40, size=6).tolist())
windy = pd.Series(np.random.uniform(low=40, high=60, size=6).tolist())
df = pd.concat([humid,windy], axis = 1)
df.columns=['Humidity', 'windspeed']
df.index = ['Shanghai', 'Houston', 'Venice', 'Munich', 'Milan', 'Turin']


def plotMaxMin(df):
    for col in df.columns:
        #print(df[col].max())
        df[col+'_max']=df[col].max()
        df[col+'_min']=df[col].min()

    # crate traces
    traces={}
    for col in df.columns:
        traces['trace_' + col]=go.Scatter(x=df.index, name=col, y=df[col])

    # convert data to form required by plotly
    data=list(traces.values())

    # build figure
    fig=go.Figure(data)

    # add dropdown functionality

    fig.update_layout(
    updatemenus=[
        go.layout.Updatemenu(
            active=0,
            buttons=list([
                dict(label="None",
                     method="update",
                     args=[{"visible": [True, False, True, False]},
                           {"title": "Yahoo",
                            "annotations": []}]),
                dict(label="High",
                     method="update",
                     args=[{"visible": [True, True, False, False]},
                           {"title": "Yahoo High",
                            "annotations": high_annotations}]),
                dict(label="Low",
                     method="update",
                     args=[{"visible": [False, False, True, True]},
                           {"title": "Yahoo Low",
                            "annotations": high_annotations}]),

            ]),
        )
    ])



    fig.show()

plotMaxMin(df=df)

編集2：プロット図をカスタマイズするために引数を増やして関数を拡張する方法の例

プロット4：

コード4：

# Imports
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# data
humid = pd.Series(np.random.uniform(low=25, high=40, size=6).tolist())
windy = pd.Series(np.random.uniform(low=40, high=60, size=6).tolist())
df = pd.concat([humid,windy], axis = 1)
df.columns=['Humidity', 'Windspeed']
df.index = ['Shanghai', 'Houston', 'Venice', 'Munich', 'Milan', 'Turin']


def plotMaxMin(df, colors):
    """Adds max and min for all df columns and plots the data using plotly

    Arguments:
    ==========
    df - pandas dataframe
    colors - dictionary with single word to identify line category and assign color

    Example call:
    =============
    plotMaxMin(df=df, colors={'wind':'#33CFA5', 'humidity':'#F06A6A'})

    """


    # add max and min for each input column
    for col in df.columns:
        df[col+'_max']=df[col].max()
        df[col+'_min']=df[col].min()

    # sort df columns by name
    df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)

    # crate traces
    traces={}
    for col in df.columns:

        # format traces
        if 'Humid' in col:
            linecolor = colors['humidity']

        if 'Wind' in col:
            linecolor = colors['wind']

        traces['trace_' + col]=go.Scatter(x=df.index, name=col, y=df[col], line=dict(color=linecolor))

    # convert data to form required by plotly
    data=list(traces.values())

    # build figure
    fig=go.Figure(data)

    # uncomment bloew section to add dropdown functionality

    #fig.update_layout(
    #updatemenus=[
    #    go.layout.Updatemenu(
    #        active=0,
    #        buttons=list([
    #            dict(label="None",
    #                 method="update",
    #                 args=[{"visible": [True, False, True, False]},
    #                       {"title": "Yahoo",
    #                        "annotations": []}]),
    #            dict(label="High",
    #                 method="update",
    #                 args=[{"visible": [True, True, False, False]},
    #                       {"title": "Yahoo High",
    #                        "annotations": high_annotations}]),
    #            dict(label="Low",
    #                 method="update",
    #                 args=[{"visible": [False, False, True, True]},
    #                       {"title": "Yahoo Low",
    #                        "annotations": high_annotations}]),
    #        ]),
    #    )
    #])



    fig.show()

plotMaxMin(df=df, colors={'wind':'#33CFA5', 'humidity':'#F06A6A'})