Python 绘制多个标记，同一行

我有一个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

你如何：

使用matplotlib.pyplot绘制直线（t1，c_1）

并以特定样式（例如绿色）标记线上（c_2）中的每个对应点

并用另一种样式（比如蓝色）在同一条线上标记（c_3）中的每个点

然后画一条虚线连接标记（t1、t3、t3、t6）和（t5、t6）

为了便于阅读，我把问题分成了几点，但本质上我对pyplot非常陌生，我找不到一种方法来用相同的语法设计两个不同的标记。如果可能的话，我也不太确定如何操作标记

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实现这一点的“常用”方法是什么？

假设您有以下数据帧：

        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

如果下面的情节是你想要的

它可以使用以下代码生成：

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()

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@斯普林特，你对stackoverflow的很多问题都不清楚。很明显，列时间下的t1表示时间（即日期时间，而不是字符串），并且

plt.plot（df['c_1']）

是一个有效的操作，可以根据时间绘制值。如果没有，执行

df.reset_index（）

的建设性建议将很有帮助。是否有理由将df索引从日期时间索引中重置？如果我想在绘图上显示日期时间，我是否正确地绘图（时间，值）并传递一个有效的（时间，值）坐标标记，它将获得与上述相同的结果？我没有从任何其他位置重置任何内容。因为你们并没有共享任何实际的数据帧，所以我需要发明一个。我现在懂技术了。谢谢分享！