Pythonのデータ可視化ライブラリであるSeabornを使って、さまざまな種類のグラフを描画する方法を紹介します。
ライブラリのインポート
まずは必要なライブラリをインポートします。
import pandas as pd
pd.plotting.register_matplotlib_converters()
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
折れ線グラフ（Line Chart）
折れ線グラフはlineplot()にて定義します。
coin_data = pd.read_csv("./DOGE-USD.csv", index_col="Date")[:10]
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.lineplot(data=coin_data["Volume"])
棒グラフ（Bar Chart）
棒グラフはbarplot()を使用します。
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.barplot(x=coin_data.index, y=coin_data.Volume)
ヒートマップ（Heatmap）
ヒートマップの表示にはheatmap()を使用します。
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.heatmap(data=coin_data, annot=True)
散布図（Scatter Plot）
散布図はscatterplot()を使用します。
water_data = pd.read_csv('./water_potability.csv')
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x=water_data['ph'], y=water_data['Hardness'])
以上のように、Seabornを使うと簡単にデータを可視化することができます。他のグラフの描画方法については、公式ドキュメンテーションを参照してください。