熊猫分组通过绘制每组

我有一些数据,我想从中提取收入的时间序列(和 Dollars 在不同的日期 Day 在不同的地点 Where )对于不同的产品( x 和 y )

import pandas as pd

#Create data
data = {'Day': [1,1,2,2,3,3],
        'Where': ['A','B','A','B','B','B'],
        'What': ['x','y','x','x','x','y'],
        'Dollars': [100,200,100,100,100,200]}

index = range(len(data['Day']))

columns = ['Day','Where','What','Dollars']


df = pd.DataFrame(data,  index=index, columns=columns)
df

为此,我将数据分组 天 和 What 求和 美元 :

#Group by Day and What and sum Dollars (for each Where)
print(df.groupby(['Day', 'What'])['Dollars'].sum())

现在,我想为 X 和 Y 像这样:

我尝试了以下方法,但显然不起作用:

items = df.What.unique()

ax = plt.figure()
for item in items:
    df_tmp = df[['Day']][df.What == item]
    plt.plot(df_tmp['Day'],df_tmp,'.-',label=item)

有人能帮我找到正确的方向吗? 有没有更快的方法达到正确的结果?