将多字典数据转换为DataFrame并绘制单一线性多折线图

没问题，我来帮你一步步搞定这个需求！咱们需要用到pandas来处理数据，matplotlib.pyplot来绘图，要是还没装这两个库，直接跑pip install pandas matplotlib就能安装好。

步骤1：导入库并定义原始数据 #

先把需要的工具库导入，再把你的四个字典数据定义出来：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的原始字典数据
d1={'01-01-2018':15,'02-01-2018':15,'03-01-2018':15}
d2={'01-01-2018':20,'02-01-2018':25,'03-01-2018':56}
d3={'01-01-2018':10,'02-01-2018':14,'03-01-2018':45}
d4={'01-01-2018':18,'02-01-2018':15,'03-01-2018':15}

步骤2：转换为结构化的DataFrame #

把四个字典整合成一个以系列名称为键的大字典，再用pd.DataFrame转换，这样日期会自动成为索引，每个字典对应一列数据。另外建议把日期字符串转成datetime类型，让X轴的日期显示更规范：

# 整理成便于转换的格式
data_dict = {
    'd1': d1,
    'd2': d2,
    'd3': d3,
    'd4': d4
}

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data_dict)
# 将索引转换为datetime类型，format参数对应你的日期格式：日-月-年
df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%d-%m-%Y')

步骤3：绘制多折线图 #

DataFrame自带的plot方法可以直接生成折线图，咱们再加上一些图表装饰，让它更易读：

# 生成折线图，设置画布大小
df.plot(kind='line', figsize=(10, 6))

# 设置坐标轴标签和标题
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('数值')
plt.title('d1-d4系列日期-数值折线图')

# 添加图例标题和网格线（可选，提升可读性）
plt.legend(title='数据系列')
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)

# 显示图表
plt.show()

运行这段代码后，你就能得到一张清晰的多折线图：X轴是格式化后的日期，Y轴是对应数值，四条折线分别对应d1到d4的数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者 Ajay Singh