如何用Plotly Express绘制长格式DataFrame的指定子集数据？

除了创建DataFrame子集的方式，还有两种更灵活的方法可以实现长格式数据的指定筛选绘图：

方法1：直接在绘图函数中筛选数据（无需新建DataFrame） #

不用单独创建新的DataFrame变量，直接在调用Plotly Express函数时传入筛选后的数据集，代码更紧凑简洁：

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = px.data.gapminder().query("continent=='Europe'")
countries = ['France', 'Spain', 'Italy', 'Germany']

# 方式1：用布尔索引筛选
fig2 = px.line(df[df['country'].isin(countries)], 
               x='year', y='pop', color='country',
               title="Some Countries in Europe")
fig2.show()

# 方式2：用query方法更直观
fig2 = px.line(df.query("country in @countries"), 
               x='year', y='pop', color='country',
               title="Some Countries in Europe")
fig2.show()

方法2：先绘制全量数据，再隐藏不需要的轨迹 #

如果需要保留全量数据的交互能力（比如后续通过图例切换显示其他国家），可以先绘制所有数据，再通过update_traces隐藏目标外的轨迹：

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = px.data.gapminder().query("continent=='Europe'")
countries = ['France', 'Spain', 'Italy', 'Germany']

# 先绘制所有国家的曲线
fig2 = px.line(df, x='year', y='pop', color='country',
               title="Some Countries in Europe")

# 隐藏不在目标列表中的轨迹
fig2.update_traces(visible=False, selector=lambda trace: trace.name not in countries)
# 确保目标国家的轨迹可见
for country in countries:
    fig2.update_traces(visible=True, selector=lambda trace: trace.name == country)

fig2.show()

两种方法各有适用场景：第一种适合只需要展示特定数据的场景，代码更简洁；第二种适合需要保留全量数据、支持交互切换的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user44627