我们知道Pandas库中有两种数据结构一种是Series结构类型的数据，还有一个种就是DataFrame类型的数据，那么今天我们就来聊一聊DataFrame结构类型的数据绘图。
我们先来看一个最简单的例子。试试我们的小心脏会不会跳动，哈哈。直接上干货，代码如下：
如果您对DataFrame有点陌生，啊哈，去百度一下了。解释一下第5行，里面用到了numpy库中的randint函数，这是函数用来随机生成一些整数。randint(1,10,40)意思是随机生成40个[1,10)之间的整数。那后面的reshape函数是干嘛的呢？这个函数的意思是将生成的40个整数从一维的数据（1行40列）变成二维的数据（10行4列）。columns就是列名。然后我们调用dataframe内置的plot方法。最后调用matplotlib库中的show方法，就这样很简单。我们来看一下效果如下图所示：
Dataframe是将每一列画一条线。默认带图例。plot方法其实可有很多参数以来帮助我们画图。比如我们想画一个柱状图，怎么办？修改第7行代码：
然后效果图如下：
比如我们想画一个堆叠的柱状图，怎么办？修改第7行代码：
效果图如下：
比如我们想画一个填充的线性图，怎么办？修改第7行代码：
效果图如下：
一口气给大家演示不同类型的图，其实实现起来很简单啊，就是给plot方法传入不同的参数以及相应的参数值。如果大家还有其他的需求可以去查看官方文档，还有更精彩的demo以及更炫的用法等着大家去挖掘去尝试。这里做一个抛砖引玉，哈哈，感觉自己好有文采。
对于DataFrame，每一行可以看做一个Series,每一列也可以看做一个Series。我们接下来可以做一个实验。
l 将每一行看做一个Series。
我在这里创建的DataFrame更简便。Column和index的默认值分别是：column=[0,1,2,3],index=[0,1,2,3,4,5,67,8,9],对于这种结构我们在头脑里要有一个大致的框架。iloc方法是获取DataFrame的第几行数据。在这里我获取了3行数据，然后画在了一张图上。效果图如下：
做一个小小的说明：上图中的x轴，对应的是DataFrame的column。
l 将每一列看做一个Series。
df[0],df[1]是获取DataFrame的第一列和第二列数据。然后将这两列数据画到一张图上。效果图如下：
做一个小小的说明：上图中的x轴，对应的是DataFrame的index。
总结，对于DataFrame,大家在脑子里要有一个结构哈，不然的话在我们做数据分析的时候，很多变化我们就有点懵了。关于dataframe的画图就写到这里吧，欢迎大家吐槽哦。