需求：基于含3个时间变量的DataFrame绘制带基线的轨迹折线图

AI 小北

2026-8-5

解决方案

1. 数据预处理

首先修正原始DataFrame里的列名拼写错误（TIme_3改为Time_3），给每条轨迹添加上(0,0)基线起点，再把宽格式数据转成适合绘图的长格式：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 修正列名并创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "Time_1": [-4.5, -0.8, -3.0, 0.2, -2.5],
    "Time_2": [-3, -0.2, -2.5, 0.3, 1],
    "Time_3": [-2, 0, -1, 0.5, 1]
})

# 添加基线起点(0,0)，调整列顺序
df["Time_0"] = 0
df = df[["Time_0", "Time_1", "Time_2", "Time_3"]]

# 转换为长格式，提取时间点数字
df_long = df.melt(var_name="Time", value_name="Value", ignore_index=False).reset_index()
df_long["Time_Point"] = df_long["Time"].str.extract(r'(\d+)').astype(int)

2. 绘制目标轨迹图

用Matplotlib绘制每条观测的轨迹线，同时在每个时间点添加数值标记点，设置X轴对应时间点标签：

plt.figure(figsize=(8, 6))

# 逐个绘制每条观测的轨迹
for idx in df_long["index"].unique():
    track_data = df_long[df_long["index"] == idx]
    plt.plot(track_data["Time_Point"], track_data["Value"], marker='o', linestyle='-', alpha=0.7)

# 设置X轴刻度与标签
plt.xticks([0, 1, 2, 3], ["基线", "Time_1", "Time_2", "Time_3"])
plt.xlabel("时间点")
plt.ylabel("观测指标数值")
plt.title("观测指标时间轨迹图")
plt.grid(True, alpha=0.3)

plt.show()