要驗證和強制轉換數據，可以使用Plotly中的一些功能和方法來實現。以下是一些示例代碼來驗證和強制轉換數據：
import plotly.express as px
# 創建一個示例數據集
data = {'x': [1, 2, '3'], 'y': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 驗證數據類型
df['x'] = pd.to_numeric(df['x'], errors='coerce') # 將x列強制轉換為數值型數據
df['y'] = pd.to_numeric(df['y'], errors='coerce') # 將y列強制轉換為數值型數據
# 創建圖表
fig = px.scatter(df, x='x', y='y')
fig.show()
import plotly.express as px
# 創建一個示例數據集
data = {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 強制轉換數據類型
df['x'] = df['x'].astype(float) # 將x列強制轉換為浮點型數據
df['y'] = df['y'].astype(float) # 將y列強制轉換為浮點型數據
# 創建圖表
fig = px.scatter(df, x='x', y='y')
fig.show()
通過驗證和強制轉換數據類型，可以確保數據的準確性和一致性，從而更好地可視化數據。
