如何基于起止日期数据在时间趋势图中绘制药物水平参考线

你需要的是限定在指定日期区间内的分段水平参考线，不要用贯穿全轴的axhline，直接用matplotlib的hlines接口实现即可，整体分3步走：

• 先把DataFrame里的字符串格式日期转成标准datetime格式，匹配现有图表的时间轴坐标
• 给每条药物参考线匹配和对应趋势线对齐的y轴垂直位置
• 传入起止日期、y位置参数批量绘制3条分段水平线

首先做数据预处理：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 转换日期列为时间格式，解决字符串无法匹配时间轴坐标的问题
data['Start Date'] = pd.to_datetime(data['Start Date'])
data['End Date'] = pd.to_datetime(data['End Date'])

# 给每个药物匹配对应y轴位置，数值和你现有趋势线的垂直位置保持一致即可
# 示例是按药物顺序分配y=1/2/3，你可以根据自己的图表实际y值调整
drug_y_position = {'Katrex': 1, 'Acyloir': 2, 'Zelorix': 3}
data['y'] = data['Drug Name'].map(drug_y_position)

然后在你已经绘制完趋势线的坐标轴对象上直接加参考线：

# ax是你现有图表的matplotlib坐标轴对象，如果你是用plt直接绘图也可以不传ax，直接调用plt.hlines
ax.hlines(
    y = data['y'],
    xmin = data['Start Date'],
    xmax = data['End Date'],
    colors = ['tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green'], # 颜色和对应药物趋势线保持一致即可
    linestyles = '--', # 参考线用虚线区分主趋势线，可自行调整为实线/点线
    linewidth = 2.5,
    alpha = 0.7 # 加透明度避免遮挡原有趋势线
)

# 调整完后如果需要刷新图例可以重新调用ax.legend()

• 如果你的三种药物趋势线是绘制在同一个y轴数值区间（不是分面、不是按分类分配固定y位置），只需要把drug_y_position里的数值改成你想要放参考线的y值即可，比如想把三条参考线都放在y=0.8的位置，就把三个映射值都改成0.8
• 如果你用的是seaborn、pandas内置plot等基于matplotlib的绘图库，这个方法完全通用，只要拿到当前绘图的ax对象即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18708380