Python 使用不均匀索引值绘制数据帧会创建扭曲的图形

我有一个数据框架，它由几个实验运行组成，在一个特定的建模行为上有不同的“x尺度”，即

• 表达式1:xs=np.linspace（0.005,0.75,10）
• 表达式2:xs=np.linspace（0.015,0.035,20）

将这些数据组合到一个数据帧中进行处理就像是一个

pd.concat

一样简单，但我的困难在于绘制结果

ax=v.plot(
figsize=(10,13),kind='line',
secondary_y='average_rx_delay',
logy=True,
title="Performance Comparison of Varying Packet Period Rates \n(counts on left, seconds on right)"
)
#ax.set_xlabel('Packet Emmission rate (per second)')
ax.set_ylabel('Packet Count')

正如你所见，数据帧索引被用作你可以说的“系列标题”，但它没有被数字评估，导致不均匀和倾斜的线条

如果按条形图绘制，则更容易理解为什么会发生这种情况

我要找的是像下面这样的东西，但作为线

这是在漫长的道路上缓慢产生的

f, ax1 = plt.subplots()
ax1.scatter(list(v.index),
     v.collisions, c='r')
ax1.scatter(list(v.index),
     v.tx_counts, c='b')
ax1.scatter(list(v.index),
     v.rx_counts, c='g')
ax1.scatter(list(v.index),
     v.enqueued, c='y')
ax2=ax1.twinx()
ax2.scatter(list(v.index),
     v.average_rx_delay, c='c')

基本上，我希望线条图将

v.index

作为x轴值，但坚持使用实际数字

我曾尝试将

x=v.index

添加到

plot

调用中，以及将索引添加为另一列，并尝试以相同的方式使用新列，但这并不令人高兴

有什么神奇的想法吗？或者我应该开始走漫长的杂乱无章的DIY之路吗

更新

根据@ajean的问题，这就是所选数据的样子。请注意，

PER

是上面提到的

x=v.PER

尝试的“再次添加”索引列，但它被主

.plot

正确地丢弃

---

看起来您的索引被用作分类输入。您可以尝试df.column\u name=df.column\u name.astype（float）。我是根据这个答案来回答的。如果您想要线而不是点，那么您应该使用plot而不是scatter

我有点困惑，

v.index

是什么样子的？您指出它被用作“系列名称”，但在我看来，这些是列。您的两个x-scale在数据框中的位置？@ajean更新为包含数据视图。基本上，当使用DataFrame绘图时，它似乎忽略了索引可能是数字的而不是简单的分类的想法。长话短说，我在寻找0.015和0.035之间的“直线”，因为所有有趣的事情都发生在这里。嗯。您的第一个绘图示例没有使用

x=v.PER

，因此它应该放弃该选项，这很好。也许可以检查一下你有什么类型的索引（即，确保它是

Float64Index

，或者它是否可以转换为分类索引）？我觉得

plot（）。如果您发布了一个数据帧的可粘贴副本，我可以对其进行测试。