Python数据可视化案例

Python数据可视化是数据分析流程中的重要环节，它能帮助我们更直观地理解和展示数据。以下是一个简单的Python数据可视化案例，使用了matplotlib和pandas这两个常用库：

**案例：绘制折线图（线图）**

假设你有一个包含月份和销售额的数据集，你可以这样做：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 数据前几行
print(data.head())

# 提取月份（通常是日期列）和销售额（数值列）数据
months = data['Month']
sales = data['Sales']

# 创建折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(months, sales, label='Monthly Sales')
plt.title('Monthly Sales Over Time')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales (in thousands)')
plt.legend()
plt.show()

**相关问题--:**
1. 除了折线图，Python还有哪些常见的数据可视化图表类型？
2. 如何使用seaborn库创建更复杂的数据可视化图形？
3. 在实际工作中，如何选择合适的图表类型来呈现数据？