python 同一笔数据 以第一种group画subplot图，每个图包含第二种group特点并用颜色区分

你可以使用 `matplotlib` 库来绘制 subplot 图，并使用不同的颜色来区分不同的组。假设你有一个名为 `df` 的数据框，其中包含两个分组变量 `group1` 和 `group2`，以及一个数值变量 `value`，那么你可以按照以下方式来绘制 subplot 图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 按照 group1 分组
grouped = df.groupby('group1')

# 获取所有可能的 group2 值
group2_values = df['group2'].unique()

# 计算 subplot 图的行数和列数
nrows = 2
ncols = (len(group2_values) + 1) // 2

# 创建 subplot 图
fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=(6*ncols, 4*nrows))

# 绘制每个 subplot 图
for i, (group1_value, group1_df) in enumerate(grouped):
    row = i // ncols
    col = i % ncols
    ax = axes[row, col]
    for group2_value in group2_values:
        color = 'C{}'.format(group2_value)
        group2_df = group1_df[group1_df['group2'] == group2_value]
        ax.plot(group2_df['value'], color=color, label=group2_value)
    ax.set_title(group1_value)
    ax.legend()

在这个例子中，我们首先按照 `group1` 分组，然后获取所有可能的 `group2` 值。接下来，我们计算 subplot 图的行数和列数，并创建 `fig` 和 `axes` 对象。在循环中，我们逐个绘制每个 subplot 图。对于每个 subplot 图，我们首先计算它的行号和列号，然后从 `grouped` 中获取对应的数据框。接下来，我们在该图中绘制每个 `group2` 值对应的数据。为了区分不同的组，我们使用了 `C0`、`C1`、`C2` 等不同的颜色，这些颜色是 `matplotlib` 预定义的颜色序列。最后，我们设置子图的标题和图例。