Plotly px.line按标签分配颜色触发ValueError长度不匹配问题

两个疑惑的核心原因都是对Plotly Express（以下简称px）的参数映射逻辑不熟悉：

• 为什么color参数被要求长度为73：px的参数默认按数据行做映射，如果你直接给color传入一个数组/Series，px会认为你要给每一行数据单独指定颜色，因此会要求该数组长度和数据集行数（也就是你x轴的73个采样点长度）完全一致。你传入的是长度为7的列名数组，长度不匹配自然触发报错。
• wide_variable_0到wide_variable_6的来源：你给y参数传入了7个独立的序列（分别来自7个不同的DataFrame），px接收多y序列的宽格式输入时，会自动给这7个序列生成从0开始编号的临时列名，也就是报错里提到的wide_variable系列字段，用来内部区分不同折线。

另外你的代码本身存在逻辑偏差：你传入的color=df.columns[8:]是当前df的7个列名，但你实际绘图用的y序列根本不是取自当前df的这7个列，而是来自其他7个DataFrame的字段，这个传参本身就不符合px的参数要求。

两种常用方案，按需选择即可：

方案1：转换为长表格式（官方推荐） #

px对长表格式的支持最好，不需要额外调整轨迹属性，逻辑最清晰：

1. 先把所有要绘制的y序列和对应的x轴数据整合到同一个DataFrame中
2. 用pandas的melt方法把宽表转为长表，新增一列用来区分不同折线的分组
3. 绘图时直接把分组列传给color参数即可
   参考代码：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 整合所有绘图用到的序列到统一数据表
plot_data = pd.DataFrame({
    "semana_epidemiologica": df.semana_epidemiologica,
    "sin_vac_uci": ejey.sin_vac_uci,
    "una_dosis_uci": ejey2.una_dosis_uci,
    "dos_dosis_uci": ejey3.dos_dosis_uci,
    "dos_dosis_comp_uci": ejey4.dos_dosis_comp_uci,
    "dosis_unica_uci": ejey5.dosis_unica_uci,
    "dosis_unica_comp_uci": ejey6.dosis_unica_comp_uci,
    "dosis_ref_comp_uci": ejey7.dosis_ref_comp_uci
})

# 宽表转长表
long_data = plot_data.melt(
    id_vars="semana_epidemiologica",
    var_name="vac_group",
    value_name="uci_incidence"
)

# 绘图，color直接指定分组列即可自动分配颜色和标签
fig = px.line(
    long_data,
    x="semana_epidemiologica",
    y="uci_incidence",
    color="vac_group",
    title="Incidencia en UCI"
)
# 如果需要自定义标签，直接把vac_group列的值替换成你要的df.columns[8:]对应文本即可
fig.show()

方案2：直接修改绘图后的轨迹属性 #

如果不想做数据格式转换，可以先按原来的方式绘图（不传color参数），再按y序列的传入顺序，逐个修改每条折线的名称和颜色：

import plotly.express as px

fig = px.line(
    df, 
    y = [
        ejey.sin_vac_uci, ejey2.una_dosis_uci, ejey3.dos_dosis_uci,
        ejey4.dos_dosis_comp_uci, ejey5.dosis_unica_uci,
        ejey6.dosis_unica_comp_uci, ejey7.dosis_ref_comp_uci
    ],
    x = df.semana_epidemiologica, 
    title='Incidencia en UCI'
)

# 自定义标签和颜色，顺序必须和上面传入y的顺序完全对应
custom_labels = df.columns[8:].tolist()
# 这里可以替换成你需要的自定义颜色色值
custom_colors = ["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#9467bd", "#8c564b", "#e377c2"]

for idx, trace in enumerate(fig.data):
    trace.name = custom_labels[idx]
    trace.line.color = custom_colors[idx]

fig.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MrPie