如何调整Plotly Express的LOWESS趋势线参数以优化拟合效果

Plotly 4.14.3版本的内置LOWESS趋势线没有开放参数调整入口，内置实现固定使用默认的frac=2/3的拟合窗口，无法通过现有接口修改，这是该版本的已知问题。
这种固定的偏大的默认frac值，正是你当前数据集拟合效果差的核心原因：默认参数生成的拟合线过于平滑，丢失了数据的局部波动特征，而手动调用statsmodels的lowess接口时可以自由调整frac参数，匹配数据的实际特征，自然能得到更好的拟合效果。

由于内置参数无法调整，最灵活的方式是手动调用statsmodels的LOWESS接口生成符合预期的拟合线，再叠加到Plotly散点图上，完全不需要依赖px的内置trendline逻辑：

• 适配接口输入：因为statsmodels的LOWESS方法不直接支持datetime类型的x值，需要先把日期转换为可计算的数值格式。
• 自定义参数生成拟合结果：调用lowess方法时自由调整frac参数，匹配你想要的拟合平滑度。
• 格式对齐：把拟合结果的x值转回原始日期格式，避免坐标轴错位。
• 叠加元素：在原有散点图上添加拟合折线即可。

import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess

# 转换日期为数值，适配statsmodels lowess接口要求
x_ordinal = df['date'].map(pd.Timestamp.toordinal)
# 自定义frac值生成拟合结果，0.3为示例参数，可根据需求调整
smoothed_result = lowess(endog=df['y'], exog=x_ordinal, frac=0.3)
# 将拟合的数值x转回原始datetime格式，匹配坐标轴
smoothed_x = [pd.Timestamp.fromordinal(int(item)) for item in smoothed_result[:, 0]]
smoothed_y = smoothed_result[:, 1]

# 绘制原始散点，不再使用内置trendline功能
fig = px.scatter(data_frame=df, x="date", y="y")
# 叠加自定义LOWESS拟合线
fig.add_trace(go.Scatter(
    x=smoothed_x,
    y=smoothed_y,
    mode="lines",
    name="自定义LOWESS拟合线"
))

fig.show()

• frac参数的调整逻辑：值越小，拟合线越贴近原始数据点，灵活性越高；值越大，拟合线越平滑，局部波动会被抹平。
• 如果后续升级到Plotly 5.10及以上版本，可直接通过trendline_options字典传入自定义LOWESS参数，不需要手动生成拟合线，示例写法为px.scatter(..., trendline="lowess", trendline_options=dict(frac=0.3))。但你当前使用的4.14.3版本不支持该参数入口，因此优先使用手动叠加的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GitHunter0