Digamos que creo un totalmente al azarDataframe usando lo siguiente:

from pandas.util import testing
from random import randrange

def random_date(start, end):
    delta = end - start
    int_delta = (delta.days * 24 * 60 * 60) + delta.seconds
    random_second = randrange(int_delta)
    return start + timedelta(seconds=random_second)

def rand_dataframe():
  df = testing.makeDataFrame()
  df['date'] = [random_date(datetime.date(2014,3,18),datetime.date(2014,4,1)) for x in xrange(df.shape[0])]
  df.sort(columns=['date'], inplace=True)      
  return df

df = rand_dataframe()

que da como resultado el marco de datos que se muestra al final de esta publicación. Me gustaría trazar mis columnasA, B, C yD utilizando laseries de tiempo características de visualización enseaborn para obtener algo en este sentido:

¿Cómo puedo abordar este problema? Por lo que leí eneste cuaderno, la llamada debe ser:

sns.tsplot(df, time="time", unit="unit", condition="condition", value="value")

pero esto parece requerir que el marco de datos se represente de una manera diferente, con las columnas de alguna manera codificadastime, unit, condition yvalue, que no es mi caso. ¿Cómo puedo convertir mi marco de datos (que se muestra a continuación) a este formato?

Aquí está mi marco de datos:

      date         A         B         C         D

2014-03-18  1.223777  0.356887  1.201624  1.968612
2014-03-18  0.160730  1.888415  0.306334  0.203939
2014-03-18 -0.203101 -0.161298  2.426540  0.056791
2014-03-18 -1.350102  0.990093  0.495406  0.036215
2014-03-18 -1.862960  2.673009 -0.545336 -0.925385
2014-03-19  0.238281  0.468102 -0.150869  0.955069
2014-03-20  1.575317  0.811892  0.198165  1.117805
2014-03-20  0.822698 -0.398840 -1.277511  0.811691
2014-03-20  2.143201 -0.827853 -0.989221  1.088297
2014-03-20  0.299331  1.144311 -0.387854  0.209612
2014-03-20  1.284111 -0.470287 -0.172949 -0.792020
2014-03-22  1.031994  1.059394  0.037627  0.101246
2014-03-22  0.889149  0.724618  0.459405  1.023127
2014-03-23 -1.136320 -0.396265 -1.833737  1.478656
2014-03-23 -0.740400 -0.644395 -1.221330  0.321805
2014-03-23 -0.443021 -0.172013  0.020392 -2.368532
2014-03-23  1.063545  0.039607  1.673722  1.707222
2014-03-24  0.865192 -0.036810 -1.162648  0.947431
2014-03-24 -1.671451  0.979238 -0.701093 -1.204192
2014-03-26 -1.903534 -1.550349  0.267547 -0.585541
2014-03-27  2.515671 -0.271228 -1.993744 -0.671797
2014-03-27  1.728133 -0.423410 -0.620908  1.430503
2014-03-28 -1.446037 -0.229452 -0.996486  0.120554
2014-03-28 -0.664443 -0.665207  0.512771  0.066071
2014-03-29 -1.093379 -0.936449 -0.930999  0.389743
2014-03-29  1.205712 -0.356070 -0.595944  0.702238
2014-03-29 -1.069506  0.358093  1.217409 -2.286798
2014-03-29  2.441311  1.391739 -0.838139  0.226026
2014-03-31  1.471447 -0.987615  0.201999  1.228070
2014-03-31 -0.050524  0.539846  0.133359 -0.833252

Al final, lo que estoy buscando es una superposición de gráficos (uno por columna), donde cada uno de ellos se ve de la siguiente manera (tenga en cuenta que los diferentes valores de CI obtienen diferentes valores de alfa):