pandas中提供了plot函数用以绘图，并通过kind参数选择具体的图像类型。

其中scatter和hexbin只适用于数据帧，即DataFrame格式。所谓DataFrame，即数据帧，可以理解为一个表格，如果不考虑表头的话，这个表格就是多维数组。

对于这些图像类别，也可以调用专门封装成的函数进行绘制，例如针对下面这组数据

s.plot.kde()完全等价于s.plot(kind='kde')。

接下来逐个展示这些图表

pandas中提供横向和纵向两种条形图。

箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比 较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。

hist为数据直方图，多条数据放在一起容易混淆，可以设置透明度alpha。下面对高斯分布的散点进行绘制，分别绘制其数据直方图和概率密度图，可以看出二者之间的关联性。

饼图对输入数据有一定的限制，即不允许出现负值，故在绘制之前，将df所有值取绝对值，且不支持多组数据在一个图中绘制，故而需要开启subplot选项

当然，这个subplots选项是任何一种图像都可以使用的参数。

散点图是只有数据帧可以调用的绘图方法，共有两类，分别是scatter和hexbin，前者是普通的散点图，后者是六边形分箱图，本质上是一种二维的数据直方图。