数据清洗是数据科学中非常重要的一步，它确保了分析的数据是准确和可靠的。在本系列文章中，将介绍如何使用Python和Pandas库进行数据清洗，并探索数据可视化的不同选项。
Python提供了多种数据可视化库，包括Matplotlib、Seaborn、ggplot和Plotly。每个库都有其特点和适用场景。
Matplotlib是最广泛使用的可视化库之一，功能强大但相对复杂。
Seaborn基于Matplotlib构建，简化了图表的创建过程，并提供了一些非常美观的默认样式。
Plotly擅长创建动态和交互式的可视化图表，类似于同名的在线平台。
ggplot是从R语言移植过来的绘图系统，非常适合创建分层图表。
Seaborn支持多种图表类型，包括条形图、面积图、折线图、箱线图、散点图和核密度图等。每种图表类型都适用于展示不同类型的数据。
条形图是展示不同数据元素比较的最常用图表。例如，通过条形图可以很容易地看出最大值、最小值或多个值之间的差异。
折线图通常用于表示随时间变化的观察值，非常适合进行趋势分析。
箱线图可以展示包含五个数值的总结数据：最小值、第一四分位数、中位数、第二四分位数和最大值。
散点图通过点来表示值的分布，非常适合展示数据的分布情况。
核密度图用于可视化概率密度，非常适合展示数据的分布形状。
将使用之前文章中创建的PandasDataFrame来展示一个简单的条形图。首先，需要设置Seaborn的样式：
import seaborn as sns
sns.set(style="darkgrid")
接下来，创建一个条形图来展示每个州的总购买量：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(20, 10))
stateTotalsChart = sns.barplot(data=totalsData, x='state', y='amount')
stateTotalsChart.set_xticklabels(stateTotalsChart.get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
这段代码首先设置图表的大小，然后使用barplot函数创建条形图，并将州作为x轴，金额作为y轴。最后，旋转x轴标签以提高可读性。
为了展示折线图，将创建一个新的DataFrame，按购买日期对数据进行分组。
purchasesByDay = combinedData.groupby(by='purch_date').sum().reset_index()
purchasesByDay.drop(columns=['purchase_id', 'customer_id', 'product_id'], inplace=True)
print(purchasesByDay.head(10))
这段代码创建了一个新的DataFrame，总结了每天销售的商品数量、支付金额和零售成本。
接下来，创建折线图：
plt.figure(figsize=(20, 10))
dailyTotalsChart = sns.lineplot(data=purchasesByDay, x='purch_date', y='amount')
这段代码首先设置图表的大小，然后创建折线图，显示随时间变化的购买总额。