如何从CSV的列中筛选少量数据绘制折线图？

问题原因 #

你执行pivot操作后，原始数据里的state列已经被转换为透视表的列索引，此时透视表不存在名为state的普通列，因此df['state'].isin(['al','ar','fl','wa'])的筛选逻辑完全不生效，导致绘图结果不符合预期。

解决方案 #

有两种常用实现方式，按需选择即可：

方案1：透视前先筛选（更推荐）

先从原始数据中过滤出你需要的州，再执行透视操作，性能更高且逻辑更清晰：

target_states = ['al','ar','fl','wa']
# 先筛选目标州数据
df_filtered = df[df['state'].isin(target_states)]
# 再做透视
df_pivot = df_filtered.pivot(index='year', columns='state', values='fatal')
# 直接绘图即可，只会显示指定州的折线
df_pivot.plot()

方案2：透视后直接筛选列

如果你已经完成了全量数据的透视，不需要重新跑透视逻辑，直接提取目标州对应的列即可：

# 先完成全量透视
df_pivot = df.pivot(index='year', columns='state', values='fatal')
target_states = ['al','ar','fl','wa']
# 提取目标州对应的列
df_pivot_filtered = df_pivot[target_states]
# 绘图
df_pivot_filtered.plot()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chutewu