如何在同一图表绘制x轴不匹配的折线？解决维度不一致报错

问题背景 #

需要绘制e_boix_regime取值为1（民主政体）和0（专制政体）时，SupDem变量随年份变化的折线图，但原代码运行时报错：x and y must have same first dimension, but have shapes (53,) and (28,)，核心问题是筛选后的数据长度与总数据集的年份列长度不一致。

报错原因 #

原代码直接用整个数据集的year列作为x轴，但筛选得到的dem（仅包含regime=1的SupDem）和aut（仅包含regime=0的SupDem）行数远少于总数据集行数，导致x轴数组和y轴数组维度不匹配，无法完成折线绘制。

解决方案 #

提供两种可行修正方案，可根据数据需求选择：

方案1：按年份对齐数据（推荐用于统一年份轴的场景）

通过透视表按年份和政体类型聚合数据，确保每个年份对应两种政体的SupDem值（若同一年份有多个数据点，可选用均值/中位数等聚合方式），再绘制折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 按年份和政体类型聚合SupDem，此处使用均值作为聚合方式
pivot_df = dem_aut.pivot_table(
    index='year',
    columns='e_boix_regime',
    values='SupDem',
    aggfunc='mean'
)

# 绘制折线图
plt.plot(pivot_df.index, pivot_df[1], label='民主政体中的民主支持度')
plt.plot(pivot_df.index, pivot_df[0], label='专制政体中的民主支持度')

# 添加图表元素
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('民主支持度(SupDem)')
plt.legend()
plt.show()

方案2：使用各自筛选后的年份数据（适合展示原始数据的时间分布）

直接调用筛选后数据集的year和SupDem列，确保每条折线的x轴与y轴长度一致：

import matplotlib.pyplot as plt

# 筛选对应政体的完整数据（保留year和SupDem字段）
dem_subset = dem_aut[dem_aut["e_boix_regime"] == 1]
aut_subset = dem_aut[dem_aut["e_boix_regime"] == 0]

# 分别绘制两条折线
plt.plot(dem_subset['year'], dem_subset['SupDem'], label='民主政体中的民主支持度')
plt.plot(aut_subset['year'], aut_subset['SupDem'], label='专制政体中的民主支持度')

# 添加图表元素
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('民主支持度(SupDem)')
plt.legend()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19562955