基于日期列提取年份并绘制列均值折线图：问题与解决

最初代码的错误原因 #

1. 自定义年份提取函数逻辑冗余且不合理
   你写的Extract_year函数存在逻辑漏洞：函数接收参数date但完全未使用，反而每次调用都会遍历整个df["Date"]往全局的year列表追加元素，多次调用会导致列表长度远超数据行数；同时手动用split("-")拆分日期的方式，在日期格式不统一时极易出错，整体效率也远低于Pandas内置的日期处理方法。

2. 折线图参数传递逻辑错误
   调用sns.lineplot时，y=df['Class'].mean()传递的是整个Class列的全局均值（单一数值），而x=Extract_year(df)传递的是所有年份的列表。这就导致每个年份对应的y值都是同一个全局均值，最终只会画出一条水平直线，完全无法体现各年份的趋势差异。

正确的解决思路 #

1. 规范提取年份 #

使用Pandas的DatetimeIndex处理日期是更可靠的方案，它能自动识别标准日期格式，高效提取年份并新增为DataFrame的列：

df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['Date']).year

2. 正确调用Seaborn绘制趋势图 #

当指定data=df，并传入x="year"和y="Class"时，Seaborn会自动按year分组，计算每组Class列的均值，最终绘制出各年份均值的趋势折线，完全符合预期需求：

sns.lineplot(y="Class", x="year", data=df)
plt.xlabel("Year",fontsize=20)
plt.ylabel("Success Rate",fontsize=20)
plt.show()

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