Python实现同一画布绘制多站点年度观测数据折线图

方案1：Seaborn 一键绘图（无需手动数据转换） #

这是最简便的实现方式，无需对原DataFrame做结构调整，直接通过分组参数实现不同站点着色：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设你的原DataFrame名为df
# 可选操作：如果0值是缺测而非真实观测值，可提前替换为空值避免折线异常跌落
df['observations'] = df['observations'].replace(0, np.nan)

sns.lineplot(
    x="year", 
    y="observations", 
    hue="station",  # 按站点分组，自动分配不同颜色
    data=df,
    marker="o"  # 可选：给数据点加标记更清晰
)

plt.xticks(rotation=45)  # 可选：x轴年份旋转避免重叠
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("观测值")
plt.title("各站点年度观测值变化")
plt.legend(title="站点编号")
plt.show()

方案2：Pivot Table + Matplotlib 绘图（解决你之前pivot失败的问题） #

你之前用pivot table失败大概率是维度参数设置错误，正确的转换方式如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 可选操作：替换缺测0值
df['observations'] = df['observations'].replace(0, np.nan)

# 转换数据结构：行为年份，列为站点，值为观测值
df_pivot = df.pivot(
    index="year",
    columns="station",
    values="observations"
)

# 直接绘图
df_pivot.plot(
    kind="line",
    figsize=(10,6),
    marker="o"
)

plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("观测值")
plt.title("各站点年度观测值变化")
plt.legend(title="站点编号")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GeoBeez