我有一些时间序列数据，其中每一列表示一个值，并且该 y 的密度，每次，是该列中的值，例如：
| dt | y=100 | y=200 | y=300 | y=400 |
|---|---|---|---|---|
| 2018-06-04 | 10 | 50 | 5 | 0 |
| 2018-06-05 | 10 | 50 | 0 | 25 |
| 2018-06-06 | 20 | 50 | 0 | 25 |
| 2018-06-07 | 20 | 50 | 0 | 25 |
列中的值是给定 y 随时间变化的密度。
我想绘制这个，以便在 y=100 时，在 dt=2018-06-06 -> 2018-06-06 之间，这条线的颜色为红色（对于值 10），然后对于 dt=2018 之间的 y=100 -06-06 -> 2018-06-07 该行的值为 20 的颜色为蓝色，依此类推。
本质上，它是一个时间直方图，其中时间 dt 之间给定 y 值的密度由该点的线颜色表示。
通过对数据进行一些拆分并在 matplotlib 或 plotly 中绘制一些系列，我可以很容易地实现它，这对于小型数据集非常有效。当我的数据变大时，例如 500 列和 100k 时间戳，那么这些数据就会失效。我想使用 datashader，但是在阅读了文档后我不确定如何实现我想要的。
是否有一些涉及分类变量的聪明技巧可以用来实现我想要的？或者有什么方法可以转换我的数据以更好地实现我想要的。