最後は時系列系で使う折れ線です。
予測を重ねたり、累計したり、といった加工も多く、Pandasだけでは、少々力不足かな、という結論です。
#対象を絞って、複数のグラフをつくる df.plot(y=['a','b'],subplots=True) #累計にして、一つのグラフの中で見る df.cumsum().plot.line() #積み上げて構成を見る df.plot.area(stacked=True) #カテゴリーで集計して、カテゴリーごとにグラフを分けて折れ線にする df.pivot_table( index='時系列のカラム', columns='属性のカラム'. values = '値のカラム', aggfunc='sum',#集計の仕方 ).plot.lines() #ばらつきなどがわかっている時に区間を描く df.assign( upper = df['avg'] + df['std'], lower = df['avg'] + df['std'] ).plot.line(y=['upper','avg','lower']) #予測値などを追加して一気に描く df['a'].reset_index().assign(kind='obs').\ append(pd.DataFrame( { 'index':[98,99,100], 'a':[0.2,0.4,1.], 'kind':'pred' } ),ignore_index=True).\ pivot_table( index='index', columns = 'kind', values='a' ).plot.line()