使用pandas和matplotlib绘制csv多生产线每小时完成套数图表

• 首先导入所需依赖库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

• 处理数据（你当前已完成转换的字典列表假设变量名为records）

# 你已有的字典列表数据
records = [{'Line Number': 11, 'Report Hour': 6, 'Kits Completed': 34}, {'Line Number': 11, 'Report Hour': 7, 'Kits Completed': 55}, {'Line Number': 12, 'Report Hour': 6, 'Kits Completed': 67}, {'Line Number': 12, 'Report Hour': 7, 'Kits Completed': 56}, {'Line Number': 14, 'Report Hour': 6, 'Kits Completed': 0}, {'Line Number': 14, 'Report Hour': 7, 'Kits Completed': 0}, {'Line Number': 15, 'Report Hour': 6, 'Kits Completed': 123}, {'Line Number': 15, 'Report Hour': 7, 'Kits Completed': 97}]
# 转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(records)
# 透视数据：行索引为报工小时，列为生产线编号，值为对应完成套件数
df_pivot = df.pivot(index='Report Hour', columns='Line Number', values='Kits Completed')

• 绘制目标图表

plt.figure(figsize=(10,6))
# 遍历生成每条生产线的折线
for line_num in df_pivot.columns:
    plt.plot(df_pivot.index, df_pivot[line_num], marker='o', label=f'生产线 {line_num}')

# 配置图表样式
plt.xlabel('报工小时（点钟）')
plt.ylabel('完成套件数量')
plt.xticks(df_pivot.index.unique()) # 保证X轴仅展示存在的报工小时
plt.legend(title='生产线编号')
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

如果你还保留了读取CSV后的原始DataFrame，不需要转成字典列表再转回DF，直接用原始DF执行上述透视和绘图步骤即可，运行效率更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Artur