グラフしたい（pandas.DataFrame.plot）

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

fig, axs = plt.subplots()
data.plot(ax=axs)
fig.savefig("ファイル名")

pandas.DataFrame.plotを使って、データフレームからグラフを作成できます。 デフォルトで、数値データのみのカラムがすべて折れ線グラフで表示されます。

このメソッドはmatplotlibのラッパー的なものなので、matplotlibのインポートが必要です。 また、日本語を表示したい場合はjapanize_matplotlibをインポートするとよいです。

注釈

検索するとmatplotlib（matplotlib.pyplot）を使ってグラフを作成する記事が多くヒットします。 せっかくPandasを使っているので、ここではできるだけPandasを使った方法を試してみようと思います。

種類を変更したい（kind）

data.plot(kind="hist")
data.plot(kind="scatter", x="x軸のカラム名", y="Y軸のカラム名")

kindオプションでグラフの種類を変更できます。 指定できるグラフの種類はヒストグラム（hist）、散布図（scatter）、棒グラフ（bar）、箱ひげ図（box）など全11種類あります。

散布図（scatter）など、一部のグラフ種類ではX軸、Y軸の指定が必要です。

タイトルしたい（title / xlabel / ylabel）

data.plot(
    title="グラフのタイトル",
    xlabel="X軸のタイトル",
    ylabel="Y軸のタイトル",
    )

title、xlabel、ylabelオプションで、グラフのタイトルや軸タイトルを表示できます。 japanize_matplotlibをインポートするだけで、日本語フォントを扱えるようになります。

重要

軸タイトルは単位も含めて設定しておくとよいです。

サブプロットしたい（subplots）

data.plot(subplots=True)

data.plot(
    subplots=True,
    figsize=(横サイズ, 縦サイズ),
    layout=(行数, 列数),
    )

subplots=Trueオプションで、複数のカラムのデータをそれぞれのサブプロットに表示できます。 figsizeオプションで図の全体サイズを変更できます。横サイズ／縦サイズの単位はinchです（dpi=72）。 layoutオプションでサブプロットの行数と列数を変更できます。デフォルトは縦配置です。 サブプロットの詳細はmatplotlib.pyplot.subplotsも参照してください。

目盛りしたい（grid）

data.plot(grid=True)

data.plot(
    grid=True,
    xticks=range(0, 1000, 50),
    yticks=range(-5, 15, 1)
    )

grid=Trueオプションで、目盛り（補助目盛り）を表示できます。 xticks、yticksオプションで目盛り間隔を変更できます。 目盛りの詳細はmatplotlib.pyplot.gridも参照してください。

表示範囲したい（xlim / ylim）

data.plot(
    xlim=(x軸の下限値, x軸の上限値),
    ylim=(y軸の下限値, y軸の上限値)
    )

xlim、ylimオプションで、X軸とY軸それぞれの下限値と上限値を変更できます。

対数グラフしたい（logx / logy / loglog）

data.plot(logx=True)
data.plot(logy=True)
data.plot(loglog=True)

logx=True、logy=true、loglog=Trueオプションで片対数グラフや両対数グラフに変更できます。 loglog=Trueはlogx=True, logy=Trueと同等です。

詳細設定したい（ax）

import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

# データフレームを用意する（ここでは省略）
# data: pd.DataFrame

# matplotlib.pyplotで FigureとAxesオブジェクトを作成する
fig, axs = plt.subplots()

# pandasでプロットを作成する
data.plot(
    kind="scatter",
    x="X軸のカラム名",
    y="Y軸のカラム名",
    ax=axs  # 描画先のAxesオブジェクトを指定する
    )

axオプションでmatplotlibのAxesオブジェクトを指定できます。 グラフをより詳細に設定したい場合は、matplotlib.pyplot.axesに対して変更を加えます。

参考

matplotlibの使い方は、まず、公式ドキュメントのThe lifecycle of a plotに目を通すのがよいと思います。 とくにA note on the explicit vs implicit interfacesは、ウェブに転がっている他のコードを読むのに役立つ情報だと思います。

その他のグラフ

実際に使う時ができたら追記します。

1. pandas.DataFrame.plot.area: 面グラフ

2. pandas.DataFrame.plot.bar: 棒グラフ。重みのついたヒストグラムとしても使えるはず。

3. pandas.DataFrame.plot.barh: 棒グラフ（横）

4. pandas.DataFrame.plot.box: 箱ひげ図。

5. pandas.DataFrame.plot.hexbin: マス目が六角形の図。ヒートマップを作るとカッコ良さそう。六角形にするのに見た目以外の意味はあるのだろうか？

6. pandas.DataFrame.plot.density: ガウシアンを仮定したKDE分布関数

7. pandas.DataFrame.plot.kde: 上とどう違うんだろう？

8. pandas.DataFrame.plot.line: 折れ線グラフ

9. pandas.DataFrame.plot.pie: 円グラフ