有很多奇怪的事情发生。
其中一个困惑是，将变量local_data_df放在for循环中会创建一个只对循环的一个循环是局部变量的变量，而它只是一个在每个循环中被覆盖的全局变量。在for循环中定义函数on_add不会使其成为局部函数。同样，on_add将成为全局函数，并被for循环的每个循环覆盖。
另一个困惑是，连接的函数可以从另一个函数或循环中访问局部变量，而这些局部变量在函数或循环结束后就不可访问了。
此外，并不是说sel.index不是 Dataframe 的索引，而是散点图的索引，您可以重置“本地df”的索引，使其与sel.index的排序方式相似。
要模拟本地变量，可以向scat对象添加额外的数据。例如，scat.my_data = local_df将向包含scatter元素的全局对象添加该变量（包含所有信息的PathCollection matplotlib需要表示散点）.虽然变量scat被覆盖，每个对ax.scatter的调用都有一个PathCollection。（您也可以通过ax.collections访问它们）。
下面是代码的重写，尽量与原始代码保持一致：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import mplcursors

def random_data(rows_count):
    df = pd.DataFrame({'x': np.random.uniform(0, 1, rows_count),
                       'y': np.random.uniform(0, 1, rows_count),
                       'type': np.random.choice(['sith', 'jedi'], rows_count)})
    df['color'] = df['type'].replace({'sith': 'red', 'jedi': 'blue'})
    return df

def on_add(sel):
    local_data_df = sel.artist.my_data
    annotation = (local_data_df.iloc[sel.index]["type"] +
                  "\n" + str(local_data_df.iloc[sel.index]["x"]) +
                  "\n" + str(local_data_df.iloc[sel.index]["y"]))
    sel.annotation.set(text=annotation)

data_df = random_data(30)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

types = ["jedi", "sith"]

for scat_type in types:
    local_data_df = data_df.loc[data_df["type"] == scat_type].reset_index() # resetting the index is necessary
    scat = ax.scatter(local_data_df["x"],
                      local_data_df["y"],
                      c=local_data_df["color"],
                      label=scat_type)
    scat.my_data = local_data_df # store the data into the scat object
    cursor = mplcursors.cursor(scat, hover=mplcursors.HoverMode.Transient)
    cursor.connect("add", on_add)

ax.legend()
ax.set_title("a battle of Force users")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
ax.set_xlim(-1, 2)
ax.set_ylim(-1, 2)
ax.set_aspect('equal', adjustable='box')
plt.show()