您可以使用axvspan轻松地突出显示区域，为了获得要突出显示的区域，您可以通过数据框的索引并搜索周末。我还添加了一个示例，用于突出显示工作周中的“占用时间”（希望这不会混淆事情）。
我已经为一个基于天的数据框架创建了虚拟数据，另一个基于小时的数据框架创建了虚拟数据。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# dummy data (Days)
dates_d = pd.date_range('2017-01-01', '2017-02-01', freq='D')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 20, (dates_d.shape[0], 1)))
df.index = dates_d

# dummy data (Hours)
dates_h = pd.date_range('2017-01-01', '2017-02-01', freq='H')
df_h = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 20, (dates_h.shape[0], 1)))
df_h.index = dates_h

#two graphs
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True)

#plot lines
dfs = [df, df_h]
for i, df in enumerate(dfs):
    for v in df.columns.tolist():
        axes[i].plot(df[v], label=v, color='black', alpha=.5)

def find_weekend_indices(datetime_array):
    indices = []
    for i in range(len(datetime_array)):
        if datetime_array[i].weekday() >= 5:
            indices.append(i)
    return indices

def find_occupied_hours(datetime_array):
    indices = []
    for i in range(len(datetime_array)):
        if datetime_array[i].weekday() < 5:
            if datetime_array[i].hour >= 7 and datetime_array[i].hour <= 19:
                indices.append(i)
    return indices

def highlight_datetimes(indices, ax):
    i = 0
    while i < len(indices)-1:
        ax.axvspan(df.index[indices[i]], df.index[indices[i] + 1], facecolor='green', edgecolor='none', alpha=.5)
        i += 1

#find to be highlighted areas, see functions
weekend_indices = find_weekend_indices(df.index)
occupied_indices = find_occupied_hours(df_h.index)
#highlight areas
highlight_datetimes(weekend_indices, axes[0])
highlight_datetimes(occupied_indices, axes[1])

#formatting..
axes[0].xaxis.grid(b=True, which='major', color='black', linestyle='--', alpha=1) #add xaxis gridlines
axes[1].xaxis.grid(b=True, which='major', color='black', linestyle='--', alpha=1) #add xaxis gridlines
axes[0].set_xlim(min(dates_d), max(dates_d))
axes[0].set_title('Weekend days', fontsize=10)
axes[1].set_title('Occupied hours', fontsize=10)

plt.show()

我试着在接受的答案中使用代码，但指数的使用方式，时间序列中的最后一个周末没有得到完全突出显示，尽管当前显示的图像暗示（这是明显的，主要是6小时或更长的频率）。此外，如果数据的频率高于每天，则它不起作用。这就是为什么我在这里分享一个使用x轴单位的解决方案，以便可以突出显示周末（或任何其他重复出现的时间段），而不会出现任何与索引相关的问题。

**这个解决方案只需要6行代码，并且可以在任何频率下工作。**在下面的示例中，它突出显示了整个周末，这使得它比接受的答案更有效，其中小频率（例如：30分钟）将产生许多多边形覆盖整个周末。

x轴极限用于计算图所覆盖的时间范围，以天为单位，这是matplotlib日期的单位。然后计算weekends掩码并将其传递给fill_between绘图函数的where参数。遮罩被处理为右独占，因此在这种情况下，它们必须包含星期一，以便将高光绘制到星期一00：00。因为当周末出现在极限附近时，打印这些高光可能会改变x轴极限，所以在打印后，x轴极限将设置回原始值。
请注意，与axvspan相反，fill_between函数需要y1和y2参数。出于某种原因，使用默认y轴限制会在绘图框与周末高光的顶部和底部之间留下一个小间隙。此问题可通过在创建绘图后立即运行ax.set_ylim(*ax.get_ylim())来解决。

import numpy as np                   # v 1.19.2
import pandas as pd                  # v 1.1.3
import matplotlib.pyplot as plt      # v 3.3.2
import matplotlib.dates as mdates

# Create sample dataset
rng = np.random.default_rng(seed=1234) # random number generator
dti = pd.date_range('2017-01-01', '2017-05-15', freq='D')
counts = 5000 + np.cumsum(rng.integers(-1000, 1000, size=dti.size))
df = pd.DataFrame(dict(Counts=counts), index=dti)

# Draw pandas plot: x_compat=True converts the pandas x-axis units to matplotlib
# date units (not strictly necessary when using a daily frequency like here)
ax = df.plot(x_compat=True, figsize=(10, 5), legend=None, ylabel='Counts')
ax.set_ylim(*ax.get_ylim()) # reset y limits to display highlights without gaps
    
# Highlight weekends based on the x-axis units
xmin, xmax = ax.get_xlim()
days = np.arange(np.floor(xmin), np.ceil(xmax)+2)
weekends = [(dt.weekday()>=5)|(dt.weekday()==0) for dt in mdates.num2date(days)]
ax.fill_between(days, *ax.get_ylim(), where=weekends, facecolor='k', alpha=.1)
ax.set_xlim(xmin, xmax) # set limits back to default values

# Create appropriate ticks using matplotlib date tick locators and formatters
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(mdates.MonthLocator(bymonthday=np.arange(5, 31, step=7)))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('\n%b'))
ax.xaxis.set_minor_formatter(mdates.DateFormatter('%d'))

# Additional formatting
ax.figure.autofmt_xdate(rotation=0, ha='center')
title = 'Daily count of trips with weekends highlighted from SAT 00:00 to MON 00:00'
ax.set_title(title, pad=20, fontsize=14);

正如您所看到的，无论数据在何处开始和结束，周末总是被充分突出显示。
你可以在我发布的here和here的答案中找到这个解决方案的更多例子。

在这方面，我还有另一个建议，这是从其他贡献者以前的帖子中得到的启发。代码如下：

import datetime

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

rng = np.random.default_rng(seed=42) # random number generator
dti = pd.date_range('2021-08-01', '2021-08-31', freq='D')
counts = 5000 + np.cumsum(rng.integers(-1000, 1000, size=dti.size))
df = pd.DataFrame(dict(Counts=counts), index=dti)

weekends = [d for d in df.index if d.isoweekday() in [6,7]]
weekend_list = []
for weekendday in weekends:
    d1 = weekendday
    d2 = weekendday + datetime.timedelta(days=1)
    weekend_list.append((d1, d2))

weekend_df = pd.DataFrame(weekend_list)

sns.set()
plt.figure(figsize=(15, 10), dpi=100)
df.plot()
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 0), loc="lower left", borderaxespad=0)
plt.ylabel("Counts")
plt.xlabel("Date of visit")
plt.xticks(rotation = 0)
plt.title("Daily counts of shop visits with weekends highlighted in green")
ax = plt.gca()
for d in weekend_df.index:
    print(weekend_df[0][d], weekend_df[1][d])
    ax.axvspan(weekend_df[0][d], weekend_df[1][d], facecolor="g", edgecolor="none", alpha=0.5)
ax.relim()
ax.autoscale_view()
plt.savefig("junk.png", dpi=100, bbox_inches='tight', pad_inches=0.2)

结果将类似于下图：