資料分析能夠很好地幫我們了解資料，理解資料，能夠幫助我們進行有效的特徵工程，方便後續的機器學習建模。pandas作為強大的資料分析工具，提供的內建視覺化功能也是十分強大的。
series和dataframe上的這個功能只是使用matplotlib庫的plot()方法的簡單包裝實現。
繪圖方法允許除預設線圖之外的少數繪圖樣式。 這些方法可以作為plot()的kind關鍵字引數提供。這些包括 -
條形圖通常用來比較不同類的大小，而堆積條形圖通常用來比較不同類佔比。
如果我們要生成乙個堆積條形圖，可以指定stacked引數為true.
要獲得水平條形圖，使用barh()方法
可以使用plot.hist()方法繪製直方圖。我們可以指定bins的數量值。
直方圖主要為了了解資料的分布情況，一般用於連續值的列，指定bins數進行區間劃分，然後統計每個bin的數量進行展示。
如果要將三個直方圖分開繪製，則使用df.hist(bins=20)對於數值變數，我們不僅需要了解資料的集中趨勢(如均值)，還要了解資料的離散趨勢，即觀測值偏離其中心的趨勢。而箱線圖能夠很好地反應資料的離散趨勢，受極端值影響較小。
首先直觀了解一下四分位數、分位點和四分位距的概念，如下圖所示：
基於這些指標我們能繪製出箱線圖：
如圖所示，上下邊緣到四分位線的距離不對稱，可以判斷這裡繪製的箱線圖的上下邊緣表示的是最大最小值。
可以使用series.plot.area()或dataframe.plot.area()方法建立區域圖形，主要用於相對和絕對差異的對比。
繪製散點圖可看出兩個變數之間的關係。
可以使用dataframe.plot.scatter()方法建立散點圖
餅狀圖用來反映各類的百分比情況。
餅狀圖可以使用dataframe.plot.pie()方法建立
Pandas資料視覺化
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