错误可能是plt.plot(df_smooth['Time'], lst1)这一行的结果。虽然lst 1是df_smooth[Time]的子集，但df_smooth['Time']是整个序列。
我会做的解决方案是也构建一个过滤的x版本，例如-

lst_X = []
lst_Y = []
for x in range(0, len(df)): 
    if(df_smooth['Active'][x] == 1):
        lst_X.append(df_smooth['Time'][x])
        lst_Y.append(df_smooth['Time'][x])

另一种选择是构建子 Dataframe -

sub_df = df_smooth[df_smooth['Active']==1]
plt.plot(sub_df['Time'], sub_df['Time'])

（假设正确的列作为Y列是Time，否则就用正确的列代替它）

看起来您试图使用plt.plot（）函数绘制两个不同的数据序列，这会导致错误，因为plt.plot（）期望两个序列具有相同的长度。
在绘制两个数据序列之前，需要确保它们的长度相同。一种方法是创建一个新的列表，其中包含与df_smooth['Time']数据序列相同数量的元素，然后用lst1数据序列中的相应值填充该列表。

# Create a new list with the same length as the 'Time' data series
lst2 = [0] * len(df_smooth['Time'])

# Loop through the 'lst1' data series and copy the values to the corresponding
# indices in the 'lst2' data series
for x in range(0, len(lst1)):
    lst2[x] = lst1[x]

# Plot the 'Time' and 'lst2' data series using the plt.plot() function
plt.plot(df_smooth['Time'], df_smooth['CH1'])
plt.plot(df_smooth['Time'], lst2)

我想这应该可以。