Python 数据帧图：值列表

我有一个熊猫数据框，类似于：

pd.DataFrame({
“el1”：{
“步骤”：[0,1,2]，
“值”：[10,9,8]
},
“el2”：{
“步骤”：[0,1,2]，
“值”：[1,2,8]
},
“el3”：{
“步骤”：[0,1,2]，
“值”：[5,9,4]
}
})

---

使用Panda的DataFrame plot，在

y

轴和

x

轴上分别绘制

值和
步数的简单线条图，最好的方法是什么？（例如，应该有三行）
使用
matplotlib

c = ['r', 'g', 'b']
for i in range(df.shape[1]):
    plt.plot(df.iloc[0, i], df.iloc[1, i], c=c[i], label=df.columns[i])
plt.legend(df.columns)
plt.xlabel('Steps')
plt.ylabel('Values')
plt.show()

这里有一个不同的结构。这主要是因为我更习惯于在绘图之前先转换底层数据帧。图形的绘制几乎是一样的，因此，代码行的积分归@meW

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


df = pd.DataFrame({
    'el1': {
        'steps': [0,1,2], 
        'values': [10, 9, 8]
    },
    'el2': {
        'steps': [0,1,2], 
        'values': [1,  2, 8]
    },
    'el3': {
        'steps': [0,1,2], 
        'values': [5,  9, 4]
    }
})

ndf = pd.DataFrame({v:df[v].values[1] for v in df.columns})
ndf.index = df.el1.steps
ndf.columns = df.columns

>>>ndf
   el1  el2  el3
0   10    1    5
1    9    2    9
2    8    8    4

plt.plot(ndf)
plt.legend(ndf.columns)
plt.xlabel('Steps')
plt.ylabel('Values')
plt.show()

对不起，我本想编辑我自己的答案，但却编辑了你的答案。不知道如何拒绝它xD@kerwei我已经处理好了。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


df = pd.DataFrame({
    'el1': {
        'steps': [0,1,2], 
        'values': [10, 9, 8]
    },
    'el2': {
        'steps': [0,1,2], 
        'values': [1,  2, 8]
    },
    'el3': {
        'steps': [0,1,2], 
        'values': [5,  9, 4]
    }
})

ndf = pd.DataFrame({v:df[v].values[1] for v in df.columns})
ndf.index = df.el1.steps
ndf.columns = df.columns

>>>ndf
   el1  el2  el3
0   10    1    5
1    9    2    9
2    8    8    4

plt.plot(ndf)
plt.legend(ndf.columns)
plt.xlabel('Steps')
plt.ylabel('Values')
plt.show()