要创建一个包含多条线的折线图，以反映每个公司的收盘股价随时间变化，您可以执行以下步骤：
1.将数据集读入pandas DataFrame。
1.如果数据集还没有表示时间的列（例如日期），请使用pd.to_datetime()将相关列转换为datetime数据类型。
1.根据每个公司将数据集拆分为单独的DataFrame。您可以使用pandas中的groupby()函数按company列对数据进行分组，并为每个公司创建DataFrames字典。
1.在DataFrames字典上迭代，并使用线图（例如，plt.plot()或sns.lineplot()）绘制每个公司的收盘价与时间的关系。
1.根据需要自定义打印，例如添加标签、图例和标题。
1.使用plt.show()显示绘图。
下面是一个示例代码片段演示了这个过程：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Read the dataset into a pandas DataFrame
df = pd.read_csv("your_dataset.csv")  # Replace with the actual dataset filename and path
# Convert the relevant column to a datetime data type
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # Replace 'date' with the actual column name for the time variable
# Split the dataset into separate DataFrames based on each company
company_dfs = dict(list(df.groupby('company')))  # Replace 'company' with the actual column name for the company variable
# Plotting the closing prices for each company
for company, company_df in company_dfs.items():
    plt.plot(company_df['date'], company_df['close'], label=company)  # Replace 'close' with the actual column name for the closing price
# Customize the plot
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Closing Price')
plt.title('Closing Stock Prices over Time')
plt.legend()
# Display the plot
plt.show()

字符串
确保用数据集的实际文件名和路径替换'your_dataset.csv'。此外，调整列名('date', 'company', and 'close')以匹配数据集中的相应列。
此代码假设您的数据集有一个日期/时间列（例如'date'）和一个公司名称列（例如'company'）。它还假设收盘价的列名为'close'。根据需要调整这些列名以匹配您的数据集。