plt.plot 展示DataFrame数据

要在 Matplotlib 中展示 DataFrame 数据，可以使用 Pandas 库中的 `plot()` 函数，它可以直接对 DataFrame 数据进行可视化。`plot()` 函数的参数与 `plt.plot()` 函数类似，包括：

- x：x 轴数据，可以是 DataFrame 中的某一列。
- y：y 轴数据，可以是 DataFrame 中的某一列。
- kind：表示图表的类型，例如折线图、柱状图等。
- title：表示图表的标题。
- xlabel：表示 x 轴的标签。
- ylabel：表示 y 轴的标签。
- figsize：表示图表的大小。

例如，下面的代码演示了如何用折线图展示 DataFrame 数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 DataFrame 数据
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [1, 3, 2, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 用折线图展示数据
df.plot(x='x', y='y', kind='line', title='My plot', xlabel='x', ylabel='y', figsize=(8, 6))

plt.show()

输出的图表如下所示：


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plt.plot 展示DataFrame的所有数据

要在 Matplotlib 中展示 DataFrame 数据的所有数据，可以使用 `plot()` 函数对 DataFrame 的每一列进行可视化。可以使用 `subplots=True` 参数将每一列的图表分别绘制在一个子图中。`plot()` 函数的参数与 `plt.plot()` 函数类似，包括：

- x：x 轴数据，可以是 DataFrame 中的某一列。
- y：y 轴数据，可以是 DataFrame 中的某一列。
- kind：表示图表的类型，例如折线图、柱状图等。
- title：表示图表的标题。
- xlabel：表示 x 轴的标签。
- ylabel：表示 y 轴的标签。
- figsize：表示图表的大小。

例如，下面的代码演示了如何用折线图展示 DataFrame 的所有数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 DataFrame 数据
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [1, 3, 2, 4, 5], 'z': [2, 4, 1, 3, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 用折线图展示所有数据
df.plot(subplots=True, kind='line', title='My plot', xlabel='x', ylabel='values', figsize=(8, 6))

plt.show()

输出的图表如下所示：


plt.plot 展示DataFrame的行和列

要在 Matplotlib 中展示 DataFrame 数据的行和列，可以将 DataFrame 转置后使用 `plot()` 函数进行可视化。`plot()` 函数的参数与 `plt.plot()` 函数类似，包括：

- x：x 轴数据，可以是 DataFrame 中的某一列。
- y：y 轴数据，可以是 DataFrame 中的某一列。
- kind：表示图表的类型，例如折线图、柱状图等。
- title：表示图表的标题。
- xlabel：表示 x 轴的标签。
- ylabel：表示 y 轴的标签。
- figsize：表示图表的大小。

例如，下面的代码演示了如何用折线图展示 DataFrame 数据的行和列：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 DataFrame 数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 用折线图展示数据的行和列
df.T.plot(kind='line', title='My plot', xlabel='columns', ylabel='values', figsize=(8, 6))

plt.show()

输出的图表如下所示：