x1c 0d1x循环遍历priority的可能值，更改颜色，将标签与每个优先级/颜色对相关联，最后生成一个图例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(2023_03_29)

Npt, Npr = 150, 10
wgt = 30 + 20*np.random.random(Npt)
pri = np.random.randint(1, Npr+1, Npt)
prc = wgt*(190+np.random.randint(0, 21, Npt)+3*pri)
color = ("C%d"%n for n in range(1,11))
for p in range(min(pri), max(pri)+1):
    i = pri==p
    plt.scatter(wgt[i], prc[i], color=next(color), label="%d"%p, zorder=5)
plt.legend(title='Priority')
plt.grid(axis='both')
plt.show()

首先，在你的图定义和你实际做的事情之间有一个不匹配：
一个散点图，其中我在y轴上绘制“价格”，在x轴上绘制“重量”
但是你把“价格”画在x轴上，“重量”画在y轴上：

# [...]
plt.scatter(df.Price, df.Weight, c=df.Priority, s=90)
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Weight')

回到你的主要问题，你已经走上了正确的道路，只要用ListedColormap（see doc here）从颜色列表中定义一个自定义的颜色Map表，它就应该是好的。
这里是一个例子，价格，重量和优先级的假数据（这里只有3个优先级值）

import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.colors import ListedColormap
import numpy as np

# Fake data
price = np.random.randint(0, 100, size=(100))
weight = price + np.random.randint(-20, 20, size=(100))
priority = np.random.randint(0, 3, size=(100))

# Create the custom colormap
colors = ["navy", "lawngreen", "red"]
cmap = ListedColormap(colors)

# Scatter with priority as color and the correct colormap
plt.scatter(weight, price, c=priority, cmap=cmap, s=90)