Pandas Pyplot mehrere Marker, die gleiche Linie

Question

Ich habe eine df:

time c_1 c_2 c_3 
t1  v1 NaN t1 
t2  v2 NaN NaN 
t3  v3 t3  NaN 
t4  v4 NaN NaN 
t5  v5 t5  NaN 
t6  v6 NaN t6 

Wie beurteilen Sie:

1. Verwenden matplotlib.pyplot eine Linie zu zeichnen (t1, c_1)
2. und Marken jeder entsprechende Punkt in (c_2) auf der Linie in einem bestimmten Stil (z. B. grün)
3. Und markieren Sie auch jeden Punkt in (c_3) auf der gleichen Linie in einem anderen Stil (z. B. blau)
4. Dann eine gestrichelte Linie zeichnen die Marker (T1, T3), t3, t6) und (T5, T6)

Ich brach die Fragen nach unten in Punkte zu verbinden, so dass es leichter zu lesen ist, aber im Wesentlichen I bin sehr neu in pyplot, und ich finde keine Möglichkeit, 2 verschiedene Marker in der gleichen Syntax zu stylen. Ich bin auch nicht sehr sicher, wie man die Marker manipuliert, wenn das überhaupt möglich ist.

Was ist der "übliche" Weg, dies zu erreichen?

Answer 1

Angenommen, Sie diesen Datenrahmen hat:

 c_1 c_2 c_3 time 
0 0.548814 NaN 1.0  1 
1 0.715189 NaN NaN  2 
2 0.602763 3.0 NaN  3 
3 0.544883 NaN NaN  4 
4 0.423655 5.0 NaN  5 
5 0.645894 NaN 6.0  6 

Wenn die folgende Handlung ist, was Sie nach

kann es mit dem folgenden Code erzeugt werden:

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np; np.random.seed(0) 

time = np.arange(1,7) 
c_1 = np.random.rand(6) 
c_2 = time*np.array([np.nan, np.nan, 1, np.nan, 1, np.nan]) 
c_3 = time*np.array([1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1]) 

df = pd.DataFrame({"time":time, "c_1":c_1,"c_2":c_2,"c_3":c_3 }) 

ax = df.plot("time", "c_1") 
ax.plot(df["c_2"], df["c_1"], marker="s", color="limegreen", linestyle="") 
ax.plot(df["c_3"], df["c_1"], marker="o", color="crimson", linestyle="") 

# to be able to draw a line with coordinates 
# from two different columns, we need to join them 
df2 = df[["c_1","c_2"]].dropna() 
df3 = df[["c_1","c_3"]].dropna().rename(columns = {'c_3':'c_2'}, inplace = False) 
df4 = pd.concat([df2, df3]).sort_values(by=["c_2"]) 

ax.plot(df4["c_2"], df4["c_1"], color="burlywood", linestyle=":", lw=2.5) 

ax.set_xlim(0,7) 
plt.show()