Plotly折线图合并：如何将两个独立图表整合为单张图表？

你的现有脚本会生成两个独立的折线图仪表板，要把所有数据整合到同一张图里，只需按以下方式修改：

步骤说明 #

1. 给两个处理后的DataFrame添加数据源标识列，方便在图中区分两组数据；
2. 用pd.concat()合并两个DataFrame；
3. 基于合并后的DataFrame绘制折线图，通过color或line_dash区分不同数据系列。

修改后的完整代码 #

# 处理第一个数据集并添加标识列
df_abs = pd.DataFrame(df_abs.loc[outlier].iloc[1:]).reset_index().melt(id_vars="index")
df_abs["source"] = "异常值筛选数据"

# 处理第二个数据集并添加标识列
df = pd.DataFrame(df_abs.to_numpy()[:, 1:].T).reset_index().melt(id_vars="index")
df["source"] = "转置处理后数据"

# 合并两个数据集
combined_df = pd.concat([df_abs, df], ignore_index=True)

# 绘制合并后的折线图
fig = px.line(
    combined_df,
    x="index",
    y="value",
    color="variable",
    line_dash="source",  # 用不同线型区分数据源
    title="合并后的折线图"
)
fig.show()

补充说明 #

• 如果不需要区分数据源，也可以直接合并后用color="variable"展示所有系列，不过加上数据源标识能更清晰区分两组数据的差异；
• 若variable列在两个数据集中有重复名称，通过line_dash="source"可以让同一变量的两条线用不同样式显示，避免混淆。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rok