Plotly Express折线图datetime索引存在数据间隙时如何消除跨区间连线

问题核心原因 #

你遇到的跨空白区间连线问题和是否将datetime字段设为索引无关，根本原因是Plotly Express默认将datetime类型的x轴识别为连续时间轴：会按照时间的实际物理间隔均匀排布刻度，就算对应区间没有任何数据，也会直接连接区间两侧的有效数据点。

解决方案 #

方案1：补全时间序列填充空值，保留连续时间轴 #

该方案会保留完整的时间轴刻度，折线在无数据的位置自动断开，适合需要直观展示空白时间段的场景。
操作逻辑：按你的数据时间精度（小时）生成覆盖整个数据周期的完整时间序列，给缺失的时间点填充NaN，Plotly遇到NaN值会自动断开折线，不会跨区间连线。
示例代码：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 转换时间格式
df['sale_date'] = pd.to_datetime(df['sale_date'])

# 生成整个数据周期的小时级完整时间序列
full_time_range = pd.date_range(start=df['sale_date'].min(), end=df['sale_date'].max(), freq='H')

# 按NAME分组后重索引，给缺失时间点填充NaN
df_full = df.set_index('sale_date').groupby('NAME', group_keys=False).apply(
    lambda group: group.reindex(full_time_range)
).reset_index(names='sale_date')

# 绘图，折线会自动在空白处断开
fig = px.line(df_full, x='sale_date', y='COST', color='NAME')
fig.show()

方案2：x轴转为类别轴，直接跳过无数据区间 #

该方案不会展示无数据的时间区间的任何刻度，只会保留有数据的时间点，适合不需要展示空白时间段的场景，缺点是x轴刻度不再符合实际时间间隔的比例。
示例代码：

import pandas as pd
import plotly.express as px

df['sale_date'] = pd.to_datetime(df['sale_date'])
fig = px.line(df, x='sale_date', y='COST', color='NAME')

# 将x轴设置为类别类型，自动跳过无数据的时间区间
fig.update_xaxes(type='category')
# 可选配置：如果x轴刻度过密，可设置每24个点展示一个刻度（对应每天一个刻度）
fig.update_layout(xaxis={'dtick': 24})

fig.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者StormsEdge