使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像的实例

下面是使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像的完整攻略。

1. 导入必要的库

首先要导入pandas和matplotlib库，以便进行数据分析和图像绘制。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

其中%matplotlib inline是Jupyter Notebook的一个魔法命令，可以直接在Notebook中展示图片，如果使用其他Python IDE则不需要。

2. 创建DataFrame对象

然后我们需要使用pandas库创建一个DataFrame对象，作为我们要绘制图像的数据来源。这里我选择使用一个简单的示例数据，代码如下：

data = {'year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
        'sales': [100, 120, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500],
        'profits': [10, 12, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

以上代码首先定义一个字典data，其中包含了两个字段year和sales以及profits，分别表示年份、销售额和利润。然后使用这个字典创建一个DataFrame对象df。

3. 绘制折线图

使用plot方法绘制折线图非常简单，只需要调用plot方法并指定x轴和y轴的列名即可，代码如下：

df.plot(x='year', y='sales')

此时就会在Notebook中绘制出一张销售额随年份变化的折线图。如果需要保存图片，则可以使用savefig方法，代码如下：

plt.savefig('sales.png')

这样就可以将图片保存在当前目录下，并命名为sales.png。

4. 绘制柱状图

绘制柱状图和绘制折线图类似，只需要在plot方法中指定参数kind='bar'即可，代码如下：

df.plot(x='year', y='profits', kind='bar')

这样就可以在Notebook中绘制出一张利润随年份变化的柱状图。

除了折线图和柱状图之外，plot方法还支持很多其他类型的图像，比如散点图、面积图等，只需要指定不同的kind参数即可。

整个使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像的攻略就完成了。