Matplotlib绘图时如何仅展示高于特定阈值的数值及对应日期

你可以直接使用Pandas的布尔索引筛选符合条件的完整行数据，不需要自行遍历列，该方式会自动保留所有关联列（包括对应的Week日期列）。

1. 数据筛选实现 #

筛选比利时percent列大于75的所有行的代码如下：

# 布尔索引筛选：仅保留percent大于75的行，自动保留Week等所有列
BE_filtered = BE[BE["percent"] > 75]
# 如果需要同时筛选法国数据，同理操作
FR_filtered = FR[FR["percent"] > 75]

# 如需查看筛选后的日期和对应percent值，执行以下代码即可
print(BE_filtered[["Week", "percent"]])

2. 修改绘图代码仅展示筛选后数据 #

把原来scatter方法里传入的原始DataFrame替换为筛选后的对象即可，完整修改后代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd

# 导入数据
BE = pd.read_csv("BE-4YRS.csv")
FR = pd.read_csv("FR-4YRS.csv")

# 按阈值筛选数据
threshold = 75
BE_filtered = BE[BE["percent"] > threshold]
FR_filtered = FR[FR["percent"] > threshold]

# 绘图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(BE_filtered["Week"], BE_filtered["percent"], alpha=0.7, c="r", s=BE_filtered["percent"]*2, label="Belgium")
ax.scatter(FR_filtered["Week"], FR_filtered["percent"], alpha=0.7, c="b", s=FR_filtered["percent"]*2, label="France")
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.WeekdayLocator(interval=1))
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(True)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adil