1.加载数据（这里的文件是我本人随便找的一个文件）
#存储文件的位置 spotify_filepath ="E:/data_handle/insurance.csv" #将文件读入变量sportfy_data中 sportfy_data = pd.read_csv(spotify_filepath,index_col=‘sex‘,parse_dates=True)
2.检查数据
#利用head获得文件前五行的数据 print(sportfy_data.head())
#查看文件最后面五行 print(sportfy_data.tail())
3.图的数据（画不出折线图）
创建折线图以及读取文件中的数据
sns.lineplot(data=spotify_data)
代码解析：
sns.lineplot()是告诉笔记本要创建一个折线图，data=spotify_data是将文件中的数据传输给折线图
我们也可以对折线图增加一点细节的改动，例如折线图的高度、宽度、标题等，代码如下：
# 设置折线图的高度和宽度 plt.figure(figsize=(14,6)) # 增加标题 plt.title("Daily Global Streams of Popular Songs in 2017-2018") # 展示折线图 sns.lineplot(data=spotify_data)
4、绘制数据的子集
我们首先得到数据的列名
print(sportfy_data.columns) #或者print(list(sportfy_data.columns))
接着我们画出其中两个列名的折线图：
#画出其中第一个列名的折线图 sns.lineplot(data=spotify_data[‘Shape of You‘], label="Shape of You") # 画出其中第二个列名的折线图 sns.lineplot(data=spotify_data[‘Despacito‘], label="Despacito") # 添加这两个列名的标签 plt.xlabel("Date")
代码解析：
通常，为了只绘制单个列，我们使用这种格式，将列的名称放在单引号中，并将其括在方括号中。(为了确保正确指定了列名，可以使用上面学到的命令打印所有列名的列表。
我们还添加了label="Shape of You"使线条出现在图例中，并设置相应的标签。
最后一行代码修改水平轴(或x轴)的标签，其中所需的标签放在引号中。
原文：https://www.cnblogs.com/fb1704011013/p/11178098.html