基于筛选的数据框的Plotly按钮。

以下是一个基于筛选的数据框的Plotly按钮的解决方案的代码示例：

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import numpy as np

# 创建示例数据框
data = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '成都', '重庆'],
        '人口': [2154, 2423, 1404, 1303, 1636, 3048],
        'GDP': [30320, 32680, 20353, 22458, 13088, 19424]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建筛选按钮的选项列表
buttons = [{'label': '所有城市', 'method': 'update', 'args': [{'visible': [True, True, True, True, True, True]}]},
           {'label': '前三大城市', 'method': 'update', 'args': [{'visible': [True, True, True, False, False, False]}]},
           {'label': '后三大城市', 'method': 'update', 'args': [{'visible': [False, False, False, True, True, True]}]}]

# 创建图表布局
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=("人口", "GDP"))

# 添加人口柱状图
for i in range(len(df)):
    fig.add_trace(go.Bar(x=[df['城市'][i]], y=[df['人口'][i]], name=df['城市'][i]), row=1, col=1)

# 添加GDP柱状图
for i in range(len(df)):
    fig.add_trace(go.Bar(x=[df['城市'][i]], y=[df['GDP'][i]], name=df['城市'][i]), row=1, col=2)

# 更新图表按钮
fig.update_layout(updatemenus=[dict(buttons=buttons, direction="down", pad={"r": 10, "t": 10},
                                   showactive=True, x=0.5, xanchor="left", y=1.1, yanchor="top")])

# 显示图表
fig.show()

此代码示例使用了pandas库来创建示例数据框，plotly.graph_objects库来创建柱状图，以及plotly.subplots库的make_subplots函数来创建图表布局。它还创建了一个包含筛选按钮选项的列表，并使用update_layout方法将这些按钮添加到图表中。

该示例将数据框中的城市、人口和GDP数据分别绘制为两个子图。然后，根据选择的筛选按钮选项，通过更新可见性来显示或隐藏柱状图中的特定城市数据。