Dataframe 我的颜色图的标签只显示了一个

为什么我的图只显示1个图例，我希望图例显示两个数据帧的标签。我发现了类似的问题，但我无法将其应用于我的数据： 数据：

data=pd.read\u csv（'data gathered1.csv'））
数据
数据['polictures']=数据['polictures'].str.split（pat='，'）
data_long=data.explode（‘污染物’）
数据长度['污染物]。值计数（）
ACT={0'：“无活动”，
‘1A’：‘已确认污染’，
‘1B’：‘已确认污染’，
‘2A’：‘调查’，
‘2B’：‘调查’，
“3”：“纠正措施计划”，
“4”：“实施行动”，
“5”：“监视操作”，
“6”：“不活动”
}
数据['STATUS']=数据['ACT-STATUS']。应用（lambda x:ACT[x]）
数据
颜色={‘无活动’：‘黑色’，
“已确认污染”：“浅蓝色”，
"调查":"红色",，
“纠正措施计划”：“粉色”，
“实施操作”：“黄色”，
“监视操作”：“绿色”，
“非活动”：“灰色”
}
数据['COLOR']=数据['STATUS']。应用（lambda x:COLOR[x]）
数据
x=数据[‘经度’]
y=数据[“纬度”]
将cartopy.io.shapereader作为shpreader导入
reader=shpreder.reader（'cb\U 2018\U us\U county\U 5m'）
县=列表（reader.geometrics（））
Countries=cfeature.ShapelyFeature（Countries，ccrs.PlateCarree（））
reader2=shpreader.Reader（'City'）
城市=列表（reader2.geometrics（））
Cities=cfeature.ShapelyFeature（城市，ccrs.PlateCarree（））
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
将cartopy.crs作为CCR导入
将cartopy.io.img_瓷砖作为cimgt导入
输入io
从urllib.request导入urlopen，请求
从PIL导入图像
def image_spoof（self，tile）：#此函数假装不是Python脚本
url=self._image_url（tile）#获取街道地图API的url
请求=请求（url）#启动请求
请求添加标题（“用户代理”，“Anaconda 3”）#向请求添加用户代理
fh=urlopen（请求）
im_data=io.BytesIO（fh.read（））#获取图像
fh.close（）#关闭url
img=Image.open（im#u数据）#使用PIL打开图像
img=img.convert（自身所需的_tile_form）#设置图像格式
返回img，self.tileextent（tile），“lower”#重新格式化为cartopy
cimgt.OSM.get_image=image_spoof#重新格式化街道地图欺骗的web请求
osm_img=cimgt.osm（）#伪造、下载的街道地图
图=plt.图（figsize=（12,9））#打开matplotlib图
ax1=plt.轴（投影=osm_img.crs）#使用坐标参考投影
街道交通系统（CRS）
地图中心点=[26.2271，-98.2087]#拉特/隆伊达尔戈
缩放=0.5#用于缩小中心点
范围=[中心点[1]-（缩放*2.0），中心点[1]+（缩放*2.0），中心点[0]-
缩放，中心点[0]+缩放]#
调整以缩放
ax1.设置范围（范围）#设置范围
ax1.scatter（x，y，c=data['COLOR']，transform=ccrs.PlateCarree（））
scale=np.ceil（-np.sqrt（2）*np.log（np.divide（zoom，350.0））#经验解
用于基于缩放的缩放
量表=（量表

我把你的数据文件下载到我的电脑上，然后写了以下内容

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from csv import reader

# the following two dicts are copied from your question
ACT = {'0': 'No Activity', '1A' : 'CONTAMINATION CONFIRMED',
       '1B' : 'CONTAMINATION CONFIRMED', '2A' :'INVESTIGATION',
       '2B': 'INVESTIGATION', '3':'CORRECTIVE ACTION PLANNING',
       '4': 'IMPLEMENT ACTION', '5': 'MONITOR ACTION', '6':'INACTIVE'}
color = {'No Activity': 'black', 'CONTAMINATION CONFIRMED':'lightblue',
         'INVESTIGATION':'red', 'CORRECTIVE ACTION PLANNING':'pink',
         'IMPLEMENT ACTION':'yellow', 'MONITOR ACTION':'green', 'INACTIVE':'gray'}
# but we don't need ACT, we need its inverse…
ACT2codes = {}
for k, v in ACT.items(): ACT2codes.setdefault(v, []). append(k)

# ######################## let's read the data ########################
# lines is a generator, returns lines split on commas (respecting quoting)
# data is a dictionary of tuples of strings, indexed by the headers
lines = reader(open('hidalgo.csv', 'r'))    
data = {k:v for k, v in zip(next(lines), zip(*lines))}    
# but something it's better understood as an array of floats
for k in ('LONGITUDE',  'LATITUDE'):
    data[k] = np.array([float(item) for item in data[k]])        
# and something else is better understood as an array of strings,
# because we'll use np.where to find the indices required for plotting
data['ACT-STATUS'] = np.array(data['ACT-STATUS'])    
# ######################## ready to plot ########################
plt.figure(constrained_layout=1)
# for each action, plot some points with same color and same label
for action in ACT2codes.keys():
    # what are the indices of this batch of points?
    idx = []
    for code in ACT2codes[action]:
        idx += list(*np.where(data['ACT-STATUS']==code))
    plt.scatter(data['LONGITUDE'][idx],
                data['LATITUDE'][idx],
                color=color[action], label=action)
plt.legend() ; plt.show()

很抱歉，我不太了解熊猫，所以我没有用过它…另一方面，似乎使用csv模块来处理数据并不太复杂-此外，我省略了所有的制图内容，以作为数据处理阶段的证据。
检查
ACT-STATUS
列是否包含只需按
ACT
字典的键，然后检查列项目为
4,5A
（来自
MSW，C&T垃圾填埋场
记录）时会发生什么。您好，我找到了。谢谢。我重新编辑了我的帖子
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from csv import reader

# the following two dicts are copied from your question
ACT = {'0': 'No Activity', '1A' : 'CONTAMINATION CONFIRMED',
       '1B' : 'CONTAMINATION CONFIRMED', '2A' :'INVESTIGATION',
       '2B': 'INVESTIGATION', '3':'CORRECTIVE ACTION PLANNING',
       '4': 'IMPLEMENT ACTION', '5': 'MONITOR ACTION', '6':'INACTIVE'}
color = {'No Activity': 'black', 'CONTAMINATION CONFIRMED':'lightblue',
         'INVESTIGATION':'red', 'CORRECTIVE ACTION PLANNING':'pink',
         'IMPLEMENT ACTION':'yellow', 'MONITOR ACTION':'green', 'INACTIVE':'gray'}
# but we don't need ACT, we need its inverse…
ACT2codes = {}
for k, v in ACT.items(): ACT2codes.setdefault(v, []). append(k)

# ######################## let's read the data ########################
# lines is a generator, returns lines split on commas (respecting quoting)
# data is a dictionary of tuples of strings, indexed by the headers
lines = reader(open('hidalgo.csv', 'r'))    
data = {k:v for k, v in zip(next(lines), zip(*lines))}    
# but something it's better understood as an array of floats
for k in ('LONGITUDE',  'LATITUDE'):
    data[k] = np.array([float(item) for item in data[k]])        
# and something else is better understood as an array of strings,
# because we'll use np.where to find the indices required for plotting
data['ACT-STATUS'] = np.array(data['ACT-STATUS'])    
# ######################## ready to plot ########################
plt.figure(constrained_layout=1)
# for each action, plot some points with same color and same label
for action in ACT2codes.keys():
    # what are the indices of this batch of points?
    idx = []
    for code in ACT2codes[action]:
        idx += list(*np.where(data['ACT-STATUS']==code))
    plt.scatter(data['LONGITUDE'][idx],
                data['LATITUDE'][idx],
                color=color[action], label=action)
plt.legend() ; plt.show()