如何在Plotly express中为DataFrame指定列设置折线虚线？

Plotly Express 绘制多系列折线时，默认会自动为不同系列分配差异化样式，你可以通过以下两种可直接运行的方式，实现a、c列设为虚线、b、d列保持实线的需求：

方法1：绘图后直接修改对应轨迹属性（最简便） #

先正常调用px.line()生成基础折线图，再遍历图中所有折线轨迹，匹配系列名后单独修改线型参数即可，不需要调整原始数据结构：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 构造示例DataFrame
a = [19.1, 18.4, 19.2, 18.2, 17.4]
b = [62.28, 57.07, 55.61,54.09,54.6]
c = [18.68,17.79,17.03,18.62,18.62]
d = [73.03,71.63,70.22,71.77,71.77]
df = pd.DataFrame({'a':a, 'b':b, 'c':c, 'd':d})

# 绘制基础折线图
fig = px.line(df, y=['a','b','c','d'])

# 单独指定a、c列为虚线
for trace in fig.data:
    if trace.name in ('a', 'c'):
        trace.line.dash = 'dash'
    # b、d列默认即为实线，无需额外配置

fig.show()

line.dash支持的常用样式值：

• solid：实线（默认）
• dash：短划线（即需求中的虚线）
• dot：点线
• dashdot：点划线

方法2：通过样式列映射线型（更规范） #

如果你希望样式逻辑和数据绑定、图例自动展示线型差异，可以先将宽表转为长表，新增一列标记每个系列对应的线型，再通过line_dash参数完成映射：

# 转为长表结构
df_long = df.melt(var_name='列名', value_name='数值')
# 为每个系列匹配线型
df_long['线型'] = df_long['列名'].map({
    'a':'虚线',
    'c':'虚线',
    'b':'实线',
    'd':'实线'
})

fig = px.line(
    df_long,
    y='数值',
    color='列名',
    line_dash='线型',
    # 明确指定映射规则，避免Plotly自动分配样式
    line_dash_map={'虚线':'dash', '实线':'solid'}
)

fig.show()

两种方式最终渲染效果完全一致，列数少、样式规则简单时优先选方法1，需要批量管理多系列样式时选方法2即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Soumya Ranjan Sahoo