基于DataFrame的Condition列多色折线图绘制问题排查

看起来你是想让不同Condition对应的折线（数据点连线）显示不同颜色，但直接绘制整个DataFrame的话，所有数据会被当成一个系列，所以只会显示单一颜色。下面给你两种可行的解决方案：

方法1：Matplotlib手动分组绘制 #

先按Condition列分组，然后循环每个组分别绘制折线，同时指定对应颜色：

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

# 你的原始数据生成代码
df = pd.DataFrame(dict( 
    Day=pd.date_range('2018-01-01', periods = 60, freq='D'), 
    Utilisation = np.random.rand(60) * 100)) 
df = df.astype(dtype= {"Utilisation":"int64"}) 
df['Condition'] = np.where(df.Utilisation < 10, 'Winter', 
                          np.where(df.Utilisation < 30, 'Summer', 'Spring'))

# 定义颜色映射，对应不同Condition
color_map = {'Winter': 'blue', 'Summer': 'orange', 'Spring': 'green'}

plt.figure(figsize=(10,6))
# 按Condition分组，循环绘制每个组的折线
for condition, group in df.groupby('Condition'):
    plt.plot(group['Day'], group['Utilisation'], label=condition, color=color_map[condition])

plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Utilisation')
plt.title('Utilisation by Condition')
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

这样每个Condition对应的折线就会用你指定的颜色显示，图例也会自动对应分组内容。

方法2：用Seaborn快速实现 #

Seaborn的lineplot可以直接通过hue参数指定按某一列区分颜色，代码更简洁：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据生成代码和上面一致，此处省略

plt.figure(figsize=(10,6))
sns.lineplot(data=df, x='Day', y='Utilisation', hue='Condition', palette=color_map)

plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Utilisation')
plt.title('Utilisation by Condition')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

这里的hue='Condition'会告诉Seaborn按Condition列区分线条颜色，palette可以传入自定义的颜色映射，也可以直接用Seaborn自带的调色板。

关键说明 #

• 如果你之前直接调用df.plot(x='Day', y='Utilisation')，这种方式不会自动按Condition分组，所有数据会被视为一个整体系列，自然只有一种颜色。
• 因为你的Day列是按日期顺序生成的，每个分组内的日期已经有序，所以折线会正常连接；如果数据日期无序，建议先对分组内的Day列排序再绘制。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者syv