如何绘制含可变数量股票价格的DataFrame对数图？

我有一个包含1-10只股票价格的DataFrame，需要将所有股票的价格绘制在同一个图表中，X轴为日期，Y轴为股价。要求代码能自动适配股票数量的变化（比如新增第4、5只股票），并且图表为对数图。

样本DataFrame生成代码与数据 #

生成代码 #

df = pd.DataFrame(all_Assets)
df2 = df.transpose()
print(df2)

输出的DataFrame数据 #

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Date                                                         
2018-12-12 00:00:00-05:00   40.802803   24.440001  104.500526
2018-12-13 00:00:00-05:00   41.249191   25.119333  104.854965
2018-12-14 00:00:00-05:00   39.929325   24.380667  101.578560
2018-12-17 00:00:00-05:00   39.557732   23.228001   98.570381
2018-12-18 00:00:00-05:00   40.071678   22.468666   99.605057

无法正常运行的代码 #

fig = go.Figure(data=go.Scatter(df2, mode='lines'),)

解决方案 #

原代码无法运行的原因是go.Scatter不能直接接收整个DataFrame作为参数，需要为每只股票单独指定x（日期）和y（股价）数据。以下是两种能自动适配股票数量的实现方式：

方法一：Plotly Express（简洁推荐） #

Plotly Express会自动遍历DataFrame的所有列生成折线，无需手动添加每条轨迹，新增股票时直接运行代码即可：

import plotly.express as px

# 重命名重复的列名（可选，但图例更清晰）
df2.columns = [f'股票{i+1}' for i in range(len(df2.columns))]

# 绘制折线图，开启对数Y轴
fig = px.line(df2, x=df2.index, y=df2.columns, log_y=True)

# 自定义布局
fig.update_layout(
    xaxis_title='日期',
    yaxis_title='股价（对数）',
    title='多只股票价格走势（对数图）'
)

fig.show()

方法二：Plotly Graph Objects（自定义性更强） #

通过循环遍历DataFrame的每一列，动态添加折线轨迹，适合需要更精细自定义图表的场景：

import plotly.graph_objects as go

# 初始化图表对象
fig = go.Figure()

# 遍历每一列，为每只股票添加折线
for idx, col in enumerate(df2.columns):
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=df2.index,
        y=df2[col],
        mode='lines',
        name=f'股票{idx+1}'  # 设置折线对应的图例名称
    ))

# 开启对数Y轴并设置布局
fig.update_layout(
    xaxis_title='日期',
    yaxis_title='股价（对数）',
    title='多只股票价格走势（对数图）',
    yaxis_type='log'
)

fig.show()

注意事项 #

如果DataFrame的列名重复（如示例中的多个Close），建议先重命名列，否则图例无法区分不同股票，导致图表可读性差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marc Kch