pandas中的绘图函数

不难看出，matplotlib实际上是一种比较低级的工具。要组装一张图表，你得用它的各种基础组件才行：数据展示（即图表类型：线型图、柱状图、盒形图、散步图、等值线图等）、图例、标题、刻度标签以及其他注解型信息。这是因为要根据数据制作一张完整图表通常都需要用到多个对象。在pandas中，我们有行标签、列标签以及分组信息。这也就是说，要制作一张完整的图表，原本需要一大堆的matplotlib代码，现在只需要一两条简介的语句就可以了。pandas有许多能够利用DataFrame对象数据组织特点来创建标准图表的高级绘图方法。不难看出，matplotlib实际上是一种比较低级的工具。要组装一张图表，你得用它的各种基础组件才行：数据展示（即图表类型：线型图、柱状图、盒形图、散步图、等值线图等）、图例、标题、刻度标签以及其他注解型信息。这是因为要根据数据制作一张完整图表通常都需要用到多个对象。在pandas中，我们有行标签、列标签以及分组信息。这也就是说，要制作一张完整的图表，原本需要一大堆的matplotlib代码，现在只需要一两条简介的语句就可以了。pandas有许多能够利用DataFrame对象数据组织特点来创建标准图表的高级绘图方法。

线型图
Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下，他们所生成的是线型图。

该Series对象的索引会被传给matplotlib，并用以绘制X轴。可以通过use_index=False禁用该功能。X轴的刻度和界限可以通过xticks和xlim选项进行调节，Y轴就用yticks和ylim。
pandas的大部分绘图方法都有一个可选的ax参数，它可以是一个matplotlib的subplot对象。
DataFrame的plot的方法会在一个subplot中为各列绘制一条线，并自动创建图例：

DataFrame还有一些用于对列进行灵活处理的选项，例如，是要将所有列都绘制到一个subplot中还是要创建各自的subplot。