1.加载数据（这里的文件是我本人随便找的一个文件）　

#存储文件的位置
spotify_filepath ="E:/data_handle/insurance.csv"
#将文件读入变量sportfy_data中
sportfy_data = pd.read_csv(spotify_filepath,index_col='sex',parse_dates=True)

　　2.检查数据　

#利用head获得文件前五行的数据
print(sportfy_data.head())

　　

#查看文件最后面五行
print(sportfy_data.tail())

　　

　　3.图的数据（画不出折线图）

　　　　创建折线图以及读取文件中的数据

sns.lineplot(data=spotify_data)

　　　　　　代码解析：

　　　　　　　　sns.lineplot()是告诉笔记本要创建一个折线图，data=spotify_data是将文件中的数据传输给折线图

　　　　　　我们也可以对折线图增加一点细节的改动，例如折线图的高度、宽度、标题等，代码如下：

# 设置折线图的高度和宽度
plt.figure(figsize=(14,6))
# 增加标题
plt.title("Daily Global Streams of Popular Songs in 2017-2018")
# 展示折线图
sns.lineplot(data=spotify_data)

　　4、绘制数据的子集

　　　　我们首先得到数据的列名

print(sportfy_data.columns)
#或者print(list(sportfy_data.columns))

　　　　接着我们画出其中两个列名的折线图：

#画出其中第一个列名的折线图
sns.lineplot(data=spotify_data['Shape of You'], label="Shape of You")
# 画出其中第二个列名的折线图
sns.lineplot(data=spotify_data['Despacito'], label="Despacito")
# 添加这两个列名的标签
plt.xlabel("Date")

　　　　　　代码解析：

　　　　　　　　　通常，为了只绘制单个列，我们使用这种格式，将列的名称放在单引号中，并将其括在方括号中。(为了确保正确指定了列名，可以使用上面学到的命令打印所有列名的列表。

　　　　　　　　　我们还添加了label="Shape of You"使线条出现在图例中，并设置相应的标签。

　　　　　　　　　最后一行代码修改水平轴(或x轴)的标签，其中所需的标签放在引号中。