这应该是一个很好的起点，可以从中提炼：

df_agg = df.groupby(['Country', 'variable']).agg([min, max]).droplevel(level=0, axis=1).reset_index()

colours = { 
    'Area' : { 'line' : 'pink', 'min' : 'crimson', 'max' : 'red' }, 
    'Yield' : { 'line' : 'skyblue', 'min' : 'navy', 'max' : 'blue' }, 
}

vars = df_agg['variable'].unique()

for var in vars:
    df_plt = df_agg[df_agg['variable'] == var]
    
    my_range = list(df_plt.index)
    
    plt.hlines(y=my_range, xmin=df_plt['min'], xmax=df_plt['max'], color=colours[var]['line'], alpha=0.4)
    plt.scatter(df_plt['min'], my_range, color=colours[var]['min'], alpha=1, label=f'{var} min')
    plt.scatter(df_plt['max'], my_range, color=colours[var]['max'], alpha=1, label=f'{var} max')

# Add legend, title and axis names
plt.legend()
plt.yticks(df_agg.index, df_agg['Country'])
plt.title("Min and Max per Country", loc='left')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Country')

# Show the graph
plt.show()

对于您问题中的数据，这给出了：

您还可以通过使my_range值围绕基于Country的整数值浮动，然后仅在这些整数值处放置y刻度来对国家/地区值进行“分组”：

df_agg = df.groupby(['Country', 'variable']).agg([min, max]).droplevel(level=0, axis=1).reset_index()

colours = { 
    'Area' : { 'line' : 'pink', 'min' : 'crimson', 'max' : 'red' }, 
    'Yield' : { 'line' : 'skyblue', 'min' : 'navy', 'max' : 'blue' }, 
}

countries = list(df_agg['Country'].unique())

vars = df_agg['variable'].unique()

# figure out y positions for each lollipop
# make them go from y-0.2 to y+0.2
plot_y = { var : pt for var, pt in zip(vars, np.linspace(-0.2, 0.2, num=len(vars))) }
    
for var in vars:
    df_plt = df_agg[df_agg['variable'] == var]
    
    my_range = list(df_plt['Country'].apply(countries.index) + plot_y[var])
    
    plt.hlines(y=my_range, xmin=df_plt['min'], xmax=df_plt['max'], color=colours[var]['line'], alpha=0.4)
    plt.scatter(df_plt['min'], my_range, color=colours[var]['min'], alpha=1, label=f'{var} min')
    plt.scatter(df_plt['max'], my_range, color=colours[var]['max'], alpha=1, label=f'{var} max')

# Add legend, title and axis names
plt.legend()
plt.yticks(range(len(countries)), countries)
plt.title("Min and Max per Country", loc='left')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Country')

# Show the graph
plt.show()