seaborn和pandas - 数据可视化的超级组合

Seaborn是Python数据可视化库中的佼佼者，而Pandas是用于数据分析的Python工具，两者的结合可以使数据分析和可视化变得更加简单。Seaborn继承了matplotlib的基本功能，但却可以用更简洁的方式完成数据可视化。

为了使用Seaborn和Pandas，首先需要导入它们。

import seaborn as sns
import pandas as pd

接着，如果我们想在行上方或列左边加上注释，可以使用Pandas的**style.applymap()**方法来设置单元格的CSS属性。

df = pd.read_csv('data.csv')
df.style.background_gradient()

使用Seaborn绘制图表是一个简单的过程。首先，我们需要创建一个数据框DataFrame，并用**sns.lineplot()**函数来绘制数据的线性图。

import seaborn as sns
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

sns.lineplot(x='Year', y='Sales', data=df)

另外，Seaborn提供许多内置的调色板。

sns.set_palette('husl')

以上就是Seaborn和Pandas的介绍，它们的结合可以让数据可视化变得更加简单和有趣。快来尝试使用它们吧！