在pandas函数中画出这个图

在Pandas中，通常需要先利用`pandas.DataFrame`进行数据处理，然后结合`matplotlib`或`seaborn`等绘图库来创建图表。如果你想根据`sales_data`数据绘制散点图来验证销售量与商品价格的关系，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你的数据存储在一个CSV文件中，例如"data.csv"
df = pd.read_csv('data.csv')

# 提取销售量和商品价格数据
sales_quantity = df['sales_quantity']
item_price = df['item_price']

# 创建散点图
sns.scatterplot(x=sales_quantity, y=item_price, alpha=0.7)  # 设置透明度增加可视效果
plt.title('销售量与商品价格的关系')
plt.xlabel('销售量')
plt.ylabel('商品价格')
plt.grid(True)  # 添加网格线
plt.show()

这段代码首先加载数据，然后提取销售量和价格列，接着用Seaborn的`scatterplot`函数创建散点图，并添加了标题、坐标轴标签以及网格线以帮助理解数据分布。如果你想直接用纯Pandas的方式，也可以用`DataFrame.plot(kind='scatter')`，但是Seaborn通常提供更丰富的图形选项和美观的样式。