グラフの凡例をまとめたい

Question

前提

実験データからピークを算出し，それを物質ごとにグラフにプロットするプログラムを考えています．

実現したいこと

現在，物質ごとの座標をプロットするところまでは作ったのですが，グラフを確認するとすべての点で凡例が表示されてしまいます．理想は物質ごとに凡例をまとめたいです(SiO2, C, another一つずつ)．いろいろググってみたのですが，やり方が分かりませんでした．

発生している問題・エラーメッセージ

一つ一つの座標ごとに凡例が表示される．

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import os


file = pd.read_table(
    "sample.txt",
    comment="*",          # コメント開始の文字を1文字で指定
    encoding="shift-jis", # encoding は毎度明示的に指定したほうが良い
    sep="\s+",            # 空白区切りならこのように指定する
    header=None
)

xx = file.iloc[:,0]
file["Degree"]=xx
yy = file.iloc[:,1]
file["Height"]=yy

#データの変換，signal.argrelmax()関数がPandasのSeriesやDataFrameに対応していないため
x = np.array(xx)
y = np.array(yy)

maxid = signal.argrelmax(y, order=150) #極大値 orderを変えることでピークの検出が変わる(ピーク検出の閾値)
#minid = signal.argrelmin(y, order=1) #極小値

x_max = max(xx)
y_max = max(yy)
y_min = min(yy)
x_min = min(xx)
plt.figure(figsize=(10,4))#図のアスペクト比を変更（横×縦）
   #棒グラフの図示　width=線の幅，デフォルトは0.8
plt.bar(x,y, width=0.1)
  
    #plt.plot((x, y), pltsize=(6,6))
plt.tick_params(labelsize = 9)#目盛りの数字の大きさを変更
plt.ylim(y_min, y_max*1.1)  # y 軸の範囲の設定,
plt.xlim(30,65) # x 軸の範囲の設定
        #plt.show()
plt.xlabel("2θ" , fontsize = 10)
   #plt.tight_layout()

dfx = pd.Series(x[maxid])
dfy = pd.Series(y[maxid])
df = pd.DataFrame([dfx, dfy])
df = df.T
df.columns = ['xmax', 'ymax']

i=0
for i in range (0,len(df["xmax"])):
    if  36.00 <= df.iloc[i, 0] <= 37.00 or  39.00 <= df.iloc[i, 0] <= 40.00 or 42.00 <= df.iloc[i, 0] <= 43.00 or 50.00 <= df.iloc[i, 0] <= 51.00 or 59.00 <= df.iloc[i, 0] <= 60.00:
        dfx = df.iloc[i,0] #i行目のxmax
        dfy = df.iloc[i,1] #i行目のymax
        plt.plot(dfx,dfy,'o',label='SiO2',color='b')
        i = i+1

    elif 45.00 <= df.iloc[i, 0] <= 46.00 or 55.00 <= df.iloc[i, 0] <= 56.00 or 61.00 <= df.iloc[i, 0] <= 62.00:
        dfx = df.iloc[i,0] #i行目のxmax
        dfy = df.iloc[i,1] #i行目のymax
        plt.plot(dfx,dfy,'o',label='C',color='g')
        i = i+1

    else:
        dfx = df.iloc[i,0]
        dfy = df.iloc[i,1]
        plt.plot(dfx,dfy,'o',label='another',color='r')
        i = i+1

fig = plt.legend()

print(maxid)
plt.plot()   #x軸とy軸を指定
plt.savefig('C:\\python\\HSCVD\\XRD\\test1016-9.png')    #保存
plt.close('all')

試したこと

ググると

from matplotlib.legend_handler import HandlerTuple
handler_map={tuple:HandlerTuple(ndivide=None)}

などの方法があると出てきたのですが，使い方が理解できませんでした．

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

凡例のラベルを unique にするという方法もあるかと。

handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
labels = dict(zip(labels, handles))
plt.legend(labels.values(), labels.keys())

Answer 2

handler_map={tuple:HandlerTuple(ndivide=None)}を使うときは，次のようにすると良いでしょう．

plt.plot()
plt.legend(labels=["SiO2", "C", "another"], handler_map={tuple:HandlerTuple(ndivide=None)})

うまくいかない場合は，応急的になりますが次のようにできます．plt.plot()するたびにラベルを指定していれば，凡例が生成されてしまうので，1度プロットしたカテゴリのものは2度目からはlabel = Noneにする方法があります．

show_sio2_label = True
for i in range():
    if ..........
        plt.plot(dfx,dfy,'o',label='SiO2' if show_sio2_label else None,color='b')
        show_sio2_label = False

もしくはラベルごとにデータをまとめて一括表示する．ですかね．