迄今为止，你已经学会使用 Matplotlib 和 Seaborn 结合基本的 Python 数据结构或 NumPy 数组来创建各种图表。然而，用于分析的数据通常存在于外部文件，例如电子表格或 CSV 文件中。Pandas 库是 Python 中加载、管理和处理此类结构化数据的标准工具，主要通过其 DataFrame 对象来实现。

本章着重于连接 Pandas 数据处理与 Matplotlib 和 Seaborn 可视化之间的环节。你将学会如何：

• 将常见文件格式的数据加载到 Pandas DataFrame 中。
• 运用直接内置于 Pandas DataFrame 的基本绘图方法。
• 将 Pandas DataFrame 有效地整合到 Matplotlib 和 Seaborn 函数中，直接传递数据列以创建可视化。
• 在绘图前，使用 Pandas 执行基本的数据筛选和准备步骤。

直接使用 DataFrame 简化了绘图过程，尤其是在处理包含多个变量的带标签数据集时。