如果你删除.sort_values(by=['Date'])，这会产生你想要的图，但对我来说，在x轴上有随机日期似乎很奇怪。尽管这种方法是“干净”的，但它效率极低，不能很好地处理较大的数据集。如果性能有问题，请告诉我，这样我就可以给你一个更优化的版本。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame()
df['Date']=['2023-07-01', '2023-07-02','2023-07-03','2023-07-04','2023-07-05','2023-07-01', '2023-07-02','2023-07-03','2023-07-04','2023-07-05']
df['Event']=['abc','def','abc','def','abc','def','abc','def','abc','def']
df['Value']=[43,12,19,45,34,21,21,45,38,14]

unique_events = df['Event'].unique()
for event in unique_events:
    temp = df[df['Event']==event].sort_values(by=['Date'])
    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.plot(temp['Date'],temp['Value'], marker='o', linestyle='-', label='Value')
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.title(event, fontsize=18)
    plt.show()

字符串
编辑：基于查找表的方法：

from collections import defaultdict

events_dict = defaultdict(list)
di = df.to_dict()

for row, event in di['Event'].items():
    events_dict[event].append((di['Date'][row], di['Value'][row]))

for event in events_dict:
    plt.figure(figsize=(10,6))
    x,y = zip(*sorted(events_dict[event]))
    plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-', label='Value')
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.title(event, fontsize=18)
    plt.show()

型
性能差异：

如前所述，在小数据集上，这并不重要，但如果您处理数十万或数百万行，差异就会迅速增加