Pandas中绘图时可以只用plot方法，具体绘图可以用参数___设置。

参数kind。例如：

DataFrame.plot(kind='line') # 绘制折线图
DataFrame.plot(kind='bar') # 绘制柱状图
DataFrame.plot(kind='scatter') # 绘制散点图
DataFrame.plot(kind='hist') # 绘制直方图
DataFrame.plot(kind='pie') # 绘制饼图
等等。

相关问题

使用pandas的plot方法为什么有一些绘图参数不用设置

使用Pandas的plot方法时，确实有一些绘图参数是可以不用设置的。这是因为Pandas在绘制图表时，会使用一些默认的参数来生成图表。

例如，在绘制柱状图时，默认情况下Pandas会自动为每个柱子分配不同的颜色，这个颜色是由matplotlib库中的默认颜色循环列表自动生成的。同时，Pandas也会自动为柱状图添加边框和坐标轴标签等元素。

当然，如果你需要对这些默认参数进行修改，Pandas也提供了相应的接口，可以通过传递参数来自定义绘图样式。但是在大多数情况下，使用Pandas默认的绘图参数已经足够满足日常绘图需求了。

使用pandas的plot方法绘图，相比matplotlib绘图有什么特点

使用Pandas的plot方法绘图相比于matplotlib绘图有以下几个特点：

1. 更简单易用：Pandas的plot方法基于DataFrame和Series对象，可直接调用数据的plot方法，不需要手动创建Figure和Axes对象。

2. 内置多种绘图类型：Pandas的plot方法内置了多种绘图类型，如折线图、柱状图、散点图等，且可通过参数调整绘图样式。

3. 支持数据处理功能：Pandas的plot方法可直接应用于数据处理，如数据聚合、筛选等，可在绘图前对数据进行处理。

4. 集成于Pandas生态系统：Pandas的plot方法与Pandas生态系统完美集成，如与Pandas的数据读取、数据清洗等功能无缝衔接。

综上所述，Pandas的plot方法相比于matplotlib绘图更加简单易用，支持多种绘图类型和数据处理功能，并与Pandas生态系统无缝衔接。