数据可视化是数据分析很重要的一部分，它能帮助我们更好的从繁杂的数据中更直观更有效的获取信息。
Pandas是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。下面，我们总结一下PD库的一些使用方法和入门技巧。
操作方法
一
、
线性图
对于pandas的内置数据类型，Series 和 DataFrame 都有一个用于生成各类图表的 plot 方法。默认情况下，它们所生成的是线性图。其实Series和DataFrame上的这个功能只是使用matplotlib库的plot()方法的简单包装实现。参考以下示例代码。
Python 执行上面示例代码，得到以下结果
如果索引由日期组成，则调用gct().autofmt_xdate()来格式化x轴，如上图所示。我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列。
二
、
条形图
条形图可以通过以下方式来创建
Python 执行上面示例代码，得到以下结果
要生成一个堆积条形图，通过指定：pass stacked=True
Python 执行上面示例代码，得到以下结果
要获得水平条形图，使用barh()方法
三
、
直方图
可以使用plot.hist()方法绘制直方图。我们可以指定bins的数量值。
Python 执行上面示例代码，得到以下结果
为每列绘制不同的直方图，请使用以下代码
Python 执行上面示例代码，得到以下结果
四
、
箱形图
Boxplot可以绘制调用Series.box.plot()和DataFrame.box.plot()或DataFrame.boxplot()来可视化每列中值的分布。
例如，这里是一个箱形图，表示对[0,1)上的统一随机变量的10次观察的五次试验。
Python 执行上面示例代码，得到以下结果
五
、块形图
可以使用Series.plot.area()或DataFrame.plot.area()方法创建区域图形。
Python 执行上面示例代码，得到以下结果
六
、
散点图
可以使用DataFrame.plot.scatter()方法创建散点图。
Python 执行上面示例代码，得到以下结果
七
、
饼状图
饼状图可以使用DataFrame.plot.pie()方法创建。
Python 执行上面示例代码，得到以下结果
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