Pandas Pyplot 多个标记，同一行

Question

我有一个 df：

time    c_1    c_2   c_3
 t1      v1    NaN    t1
 t2      v2    NaN    NaN   
 t3      v3    t3     NaN 
 t4      v4    NaN    NaN 
 t5      v5    t5     NaN 
 t6      v6    NaN    t6

你好吗：

1. 使用 matplotlib.pyplot 绘制一条线 (t1, c_1)
2. 并以特定样式（例如，绿色）在线上标记 (c_2) 中的每个对应点
3. 并且还将 (c_3) 中的每个点以另一种样式（例如蓝色）标记在同一行上
4. 然后画一条虚线连接标记 (t1, t3), t3, t6) 和 (t5, t6)

我将问题分解为多个点，以便于阅读，但本质上我对 pyplot 还是很陌生，而且我找不到用相同语法设置 2 个不同标记的方法。我也不太确定如何操作标记，如果可能的话..

完成此任务的“通常”方法是什么？

Answer 1

假设你有这个数据框：

        c_1  c_2  c_3  time
0  0.548814  NaN  1.0     1
1  0.715189  NaN  NaN     2
2  0.602763  3.0  NaN     3
3  0.544883  NaN  NaN     4
4  0.423655  5.0  NaN     5
5  0.645894  NaN  6.0     6

如果下面的情节是你所追求的

可以使用以下代码生成：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(0)

time = np.arange(1,7)
c_1 = np.random.rand(6)
c_2 = time*np.array([np.nan, np.nan, 1, np.nan, 1, np.nan])
c_3 = time*np.array([1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1])

df = pd.DataFrame({"time":time, "c_1":c_1,"c_2":c_2,"c_3":c_3 })

ax = df.plot("time", "c_1")
ax.plot(df["c_2"], df["c_1"], marker="s", color="limegreen",  linestyle="")
ax.plot(df["c_3"], df["c_1"], marker="o", color="crimson", linestyle="")

# to be able to draw a line with coordinates 
# from two different columns, we need to join them
df2 = df[["c_1","c_2"]].dropna()
df3 = df[["c_1","c_3"]].dropna().rename(columns = {'c_3':'c_2'}, inplace = False)
df4 = pd.concat([df2, df3]).sort_values(by=["c_2"])

ax.plot(df4["c_2"], df4["c_1"], color="burlywood",  linestyle=":", lw=2.5)

ax.set_xlim(0,7)
plt.show()