遍历DataFrame行列用Plotly绘散点图遇ValueError，求解决方案

错误原因 #

你的代码存在两个核心问题：

1. 参数传递错误：px.scatter的x/y参数需要传入DataFrame的列名，或者与DataFrame长度匹配的数组。但你传入的row[column]是单个单元格的值（比如第一个循环里的AAPL），Plotly会误以为这是列名，但你的DataFrame里没有名为AAPL的列，因此抛出错误。
2. 循环逻辑混乱：嵌套的iterrows()循环会遍历每个单元格，每次创建仅包含单个点的图表，完全不符合“绘制各列数据散点图”的需求。

解决方案 #

首先需要将当前的宽格式DataFrame转换为Plotly更易处理的长格式（tidy data），再根据需求绘制散点图。

步骤1：预处理DataFrame #

先移除无用的date列（从你的数据来看，该列无有效数据）：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 假设你的DataFrame是df，先清理数据
df = df.drop('date', axis=1)

步骤2：转换为长格式 #

用pd.melt将日期列转为行数据，保留symbol作为标识：

melted_df = df.melt(id_vars='symbol', var_name='date', value_name='value')

转换后的数据结构示例：

方案1：所有日期数据汇总到一个散点图 #

如果需要展示所有日期的数值分布，用日期做横轴，数值做纵轴，颜色区分股票：

fig = px.scatter(melted_df, 
                 x='date', 
                 y='value', 
                 color='symbol', 
                 hover_data=['symbol', 'date'],
                 title='各股票每日数值散点图')
fig.show()

方案2：按日期单独绘制散点图 #

如果需要为每个日期列单独生成散点图（展示当天各股票的数值），可以循环日期列：

# 获取所有日期列（排除symbol列）
date_columns = df.columns[1:]

for col in date_columns:
    fig = px.scatter(df, 
                     x='symbol', 
                     y=col, 
                     color='symbol', 
                     hover_data=['symbol'],
                     title=f'{col} 各股票数值散点图')
    fig.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ryan Shuell