如何移除Matplotlib折线图中的多余连接线条？

使用以下代码生成Matplotlib折线图时，因为x1、x2是重复的月份字符串数据，图表出现大量多余连接线条，可读性极差。尝试设置linestyle='None'后所有线条都消失了，请问如何正确移除这些多余线条？

生成代码：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x1, y1)
ax.plot(x2, y2)
ax.legend()
plt.show()

样本数据（所有列表长度一致）：

x1 = ['Jan', ...]
y1 = [-56, ...]
x2 = ['Jan', ...]
y2 = [156, ...]

核心问题是Matplotlib把重复的月份字符串当作离散分类值，但默认会按列表顺序连接所有点，导致同一月份的多个点之间被错误连线。以下是两种实用解决方法：

方法1：仅展示数据点，保留分类轴 #

如果不需要折线，只想呈现每个月份的多组数据分布，可指定点样式并设置空字符串移除连线（注意不是'None'）：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
# 用marker定义点样式，linestyle设为空字符串去掉多余连线
ax.plot(x1, y1, marker='o', linestyle='', label='序列1')
ax.plot(x2, y2, marker='s', linestyle='', label='序列2')
ax.legend()
plt.show()

方法2：聚合同月份数据后绘制趋势折线 #

如果需要折线展示月份趋势，先对同一月份的数据做聚合（如取均值、求和），再用聚合后的数据绘图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 转成DataFrame方便分组聚合
df1 = pd.DataFrame({'month': x1, 'value': y1})
df2 = pd.DataFrame({'month': x2, 'value': y2})

# 按月份分组取均值（可根据需求换成sum、max等）
agg_df1 = df1.groupby('month')['value'].mean().reset_index()
agg_df2 = df2.groupby('month')['value'].mean().reset_index()

# 按自然月份顺序排序，保证x轴顺序正确
month_order = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
agg_df1['month'] = pd.Categorical(agg_df1['month'], categories=month_order, ordered=True)
agg_df1 = agg_df1.sort_values('month')
agg_df2['month'] = pd.Categorical(agg_df2['month'], categories=month_order, ordered=True)
agg_df2 = agg_df2.sort_values('month')

# 绘制折线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(agg_df1['month'], agg_df1['value'], label='序列1')
ax.plot(agg_df2['month'], agg_df2['value'], label='序列2')
ax.legend()
plt.show()

补充说明 #

• linestyle='None'会完全移除线条和点的关联，而linestyle=''是正确的只保留标记点、移除连线的写法。
• 如果想保留跨月份的折线但断开同月份内的连线，可在不同月份的边界插入NaN值，Matplotlib会自动断开NaN前后的线条，但这种方法不如数据聚合简洁高效。

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