使用for循环筛选DataFrame数据绘图时，如何实现多组数据叠加而非生成多张图？

哈哈，这个问题我刚入门Matplotlib的时候也踩过一模一样的坑！你现在的问题根源特别简单——plt.show()放错位置啦～

你当前的代码里，每次循环绘制完一组数据就调用plt.show()，这会让Matplotlib每次都把当前的绘图内容单独弹出成一张新图。要把所有数据叠在同一张图里，只需要把plt.show()移到for循环外面，等所有组的数据都绘制完成后再一次性显示图表就行。

另外，我还帮你优化了代码，加上了图例、坐标轴标签和标题，这样图表的可读性会强很多：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('Kd.csv')
watertype = ['Evian','Volvic','Buxton']

# 循环绘制所有数据
for type in watertype:
    sdf = df[(df['Water']==type)]
    Na = sdf.iloc[:,13]
    Kd = sdf.iloc[:,2]
    # 加上label参数，方便后续显示图例区分不同水源
    plt.plot(Na, Kd, 'o', label=type)

# 所有数据绘制完成后再统一显示图表
plt.xlabel('Na')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('Kd')  # 设置y轴标签
plt.title('Kd vs Na for Different Water Types')  # 添加图表标题
plt.legend()  # 显示图例，明确每组点对应的水源
plt.show()

关键修改点说明： #

• 将plt.show()移出for循环：确保所有散点都绘制到同一个画布上后再显示最终图表
• 添加label=type参数：让每个散点系列关联对应的水源名称，配合plt.legend()可以清晰区分各组数据
• 补充坐标轴标签和标题：让图表信息更完整，不用猜测每个轴代表的含义

这样修改后，你就能得到一张包含三组数据的叠加散点图啦！

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