Pandas学习笔记系列：
- Pandas学习笔记（一）基本介绍
- Pandas学习笔记（二）选择数据
- Pandas学习笔记（三）修改&添加值
- Pandas学习笔记（四）处理丢失值
- Pandas学习笔记（五）合并 concat
- Pandas学习笔记（六）合并 merge
- Pandas学习笔记（七）plot画图
原文：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-8-pd-plot/ 本文有删改
这次我们讲如何将数据可视化. 首先import我们需要用到的模块，除了 pandas，我们也需要使用 numpy 生成一些数据，这节里使用的 matplotlib 仅仅是用来 show 图片的, 即 plt.show()。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
创建一个Series
这是一个线性的数据，我们随机生成1000个数据，Series 默认的 index 就是从0开始的整数，但是这里我显式赋值以便让大家看的更清楚
# 随机生成1000个数据
data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000))
# 为了方便观看效果, 我们累加这个数据
data.cumsum()
# pandas 数据可以直接观看其可视化形式
data.plot()
plt.show()
就这么简单，熟悉 matplotlib 的朋友知道如果需要plot一个数据，我们可以使用 plt.plot(x=, y=)，把x,y的数据作为参数存进去，但是data本来就是一个数据，所以我们可以直接plot。 生成的结果就是下图：
Dataframe 可视化
我们生成一个1000*4 的DataFrame，并对他们累加
data = pd.DataFrame(
np.random.randn(1000,4),
index=np.arange(1000),
columns=list("ABCD")
)
data.cumsum()
data.plot()
plt.show()
这个就是我们刚刚生成的4个column的数据，因为有4组数据，所以4组数据会分别plot出来。plot 可以指定很多参数，具体的用法大家可以自己查一下这里
除了plot，经常会用到还有scatter，这个会显示散点图，首先给大家说一下在 pandas 中有多少种方法
- bar
- hist
- box
- kde
- area
- scatter
- hexbin
但是我们今天不会一一介绍，主要说一下 plot 和 scatter. 因为scatter只有x，y两个属性，我们我们就可以分别给x, y指定数据
ax = data.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1')
然后我们在可以再画一个在同一个ax上面，选择不一样的数据列，不同的 color 和 label
# 将之下这个 data 画在上一个 ax 上面
data.plot.scatter(x='A',y='C',color='LightGreen',label='Class2',ax=ax)
plt.show()
下面就是我plot出来的图片
