如何基于分组数据用Pandas绘制多折线图（Python）

首先你的DataFrame里Manager列存在缺失值（每个经理除首行外，其余行的Manager字段为空），第一步需要填充这些缺失值，确保每条数据都对应正确的经理。然后要设置月份的正确时间顺序，避免绘图时月份按字母乱序排列，最后用可视化库绘制折线图。

步骤1：预处理DataFrame #

用ffill()方法向前填充Manager列的空值：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame已加载为manager
manager['Manager'] = manager['Manager'].ffill()

步骤2：设置月份的正确顺序 #

把Month_name转换成有序的类别型数据，确保绘图时按Jan-Feb-Mar-Apr-May-Jun的时间顺序展示：

month_order = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun']
manager['Month_name'] = pd.Categorical(manager['Month_name'], categories=month_order, ordered=True)

步骤3：绘制折线图 #

这里提供两种常用库的实现方式：

方式一：使用Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))

# 遍历每个经理，绘制对应折线
for name, group in manager.groupby('Manager'):
    # 按月份排序后绘图
    sorted_group = group.sort_values('Month_name')
    plt.plot(sorted_group['Month_name'], sorted_group['Sales'], marker='o', label=name)

plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额')
plt.title('各经理月度销售额趋势')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

方式二：使用Seaborn（更简洁）

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
# 用lineplot直接绘制，hue参数区分不同经理
sns.lineplot(data=manager, x='Month_name', y='Sales', hue='Manager', marker='o')

plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额')
plt.title('各经理月度销售额趋势')
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

这样绘制出的折线图会符合你的需求：每个经理对应一条折线，x轴按正确的月份顺序排列，清晰展示各经理的月度销售额变化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aleksandra Milicevic