pandas中有四列，分别是区域，手次，委托年月，委托金额，回收率，用matplotlib画图，横坐标为委托日期，左纵坐标轴为委托金额，右纵坐标轴为回收率，每个区域划一行图，每行画四个，四个之间手次不同

在Pandas中处理这样的数据并使用Matplotlib创建图形，首先你需要对数据进行整理和清洗，然后使用`groupby`功能按区域分组，并在同一图上绘制每个区域的数据。可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DateFormatter

2. 加载和预处理数据：

# 假设df是你的DataFrame
df['委托日期'] = pd.to_datetime(df['委托年月'])  # 将字符串转换为日期格式

# 确保‘委托日期’列是日期类型

3. 按照区域、手次和委托日期分组：

grouped_data = df.groupby(['区域', '手次', '委托日期']).agg({'委托金额': 'sum', '回收率': 'mean'})

4. 创建子图并绘制折线：

fig, axs = plt.subplots(nrows=len(set(df['区域'])), ncols=2, figsize=(10, len(set(df['区域'])) * 5), sharex=True)
axs = axs.ravel()  # 获取所有轴

for i, (region, sub_df) in enumerate(grouped_data.groupby('区域')):
    ax = axs[i]
    
    # 绘制委托金额折线
    ax.plot(sub_df['委托日期'], sub_df['委托金额'], label='委托金额')
    ax.set_ylabel('委托金额', color='blue')  # 设置左侧y轴标签
    ax.tick_params(axis='y', labelcolor='blue')

    # 绘制回收率折线，使用right参数共享x轴
    ax_twin = ax.twinx()
    ax_twin.plot(sub_df['委托日期'], sub_df['回收率'], color='green', label='回收率')
    ax_twin.set_ylabel('回收率', color='green')  # 设置右侧y轴标签
    ax_twin.tick_params(axis='y', labelcolor='green')

    # 格式化x轴
    ax.xaxis_date()
    formatter = DateFormatter('%Y-%m-%d')  # 使用特定日期格式
    ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)

    ax.set_title(region)  # 设置每个区域标题
    ax.legend()

plt.tight_layout()  # 调整子图间距
plt.show()

在这个例子中，我们假设你的DataFrame已经按照需要的格式排列好。运行上述代码后，你会得到一个由各区域数据组成的图表，每个区域占一行，左侧显示委托金额，右侧显示回收率。