使用Plotly绘制时间序列DataFrame折线图时触发ValueError错误

你遇到的ValueError核心是列名不匹配，代码存在两处关键错误：

1. 你的DataFrame实际列名是'2001-07-21 10:45:00+05:00'、'Col 2'、'Col 3'、'Col 4'（注意Col与数字间有空格），但绘图代码里写的是'Col2'、'Col3'、'Col4'（无空格），导致Plotly无法匹配对应列，引发长度不匹配报错。
2. 原始DataFrame生成逻辑混乱，把时间字符串设为列名，容易引发后续索引、列名混淆问题。

方案1：重构DataFrame（推荐） #

先调整数据结构，让索引为时间、列名为清晰的指标名称，避免混乱：

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

# 修正模拟数据生成逻辑
data = {
    'Col1': [45, 46, 47, 50],
    'Col2': [51, 50, 51, 50],
    'Col3': [31, 32, 34, 33],
    'Col4': [3, 3, 7, 9]
}

# 直接将时间设为索引
df = pd.DataFrame(
    data,
    index=pd.to_datetime([
        '2001-07-21 10:00:00+05:00',
        '2001-07-21 10:15:00+05:00',
        '2001-07-21 10:30:00+05:00',
        '2001-07-21 10:45:00+05:00'
    ], utc=True).tz_convert(pytz.FixedOffset(60))
)
df.index.name = 'date'

对应绘图代码可简化，Plotly会自动识别索引为X轴、所有列为Y轴系列：

def plot_graph():
    fig = px.line(df, markers='.')
    
    fig.update_xaxes(
        rangeslider_visible=True,
        rangeselector=dict(
            buttons=[
                dict(count=1, label="1H", step="hour", stepmode="backward"),
                dict(step="all")
            ]
        )
    )
    fig.show()

plot_graph()

方案2：保留原DataFrame结构 #

如果必须使用原始DataFrame，需严格匹配列名（注意空格）：

def plot_graph():
    # 严格匹配列名中的空格
    fig = px.line(df, x=df.index, y=[df.columns[0], 'Col 2', 'Col 3', 'Col 4'], markers='.')
    
    fig.update_xaxes(
        rangeslider_visible=True,
        rangeselector=dict(
            buttons=[
                dict(count=1, label="1H", step="hour", stepmode="backward"),
                dict(step="all")
            ]
        )
    )
    fig.show()

plot_graph()

• 用print(df.columns)查看实际列名，避免拼写、格式错误。
• 绘制全列折线图时，px.line支持直接传入DataFrame，无需手动指定x和y，工具会自动识别索引与列，更简洁不易出错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A Newbie