zmc
2023-08-08 e792e9a60d958b93aef96050644f369feb25d61b
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
1001
1002
1003
1004
1005
1006
1007
1008
1009
1010
1011
1012
1013
1014
1015
1016
1017
1018
1019
1020
1021
1022
1023
1024
1025
1026
1027
1028
1029
1030
1031
1032
1033
1034
1035
1036
1037
1038
1039
1040
1041
1042
1043
1044
1045
1046
1047
1048
1049
1050
1051
1052
1053
1054
1055
1056
1057
1058
1059
1060
1061
1062
1063
1064
1065
1066
1067
1068
1069
1070
1071
1072
1073
1074
1075
1076
1077
1078
1079
1080
1081
1082
1083
1084
1085
1086
1087
1088
1089
1090
1091
1092
1093
1094
1095
1096
1097
1098
1099
1100
1101
1102
1103
1104
1105
1106
1107
1108
1109
1110
1111
1112
1113
1114
1115
1116
1117
1118
1119
1120
1121
1122
1123
1124
1125
1126
1127
1128
1129
1130
1131
1132
1133
1134
1135
1136
1137
1138
1139
1140
1141
1142
1143
1144
1145
1146
1147
1148
1149
1150
1151
1152
1153
1154
1155
1156
1157
1158
1159
1160
1161
1162
1163
1164
1165
1166
1167
1168
1169
1170
1171
1172
1173
1174
1175
1176
1177
1178
1179
1180
1181
1182
1183
1184
1185
1186
1187
1188
1189
1190
1191
1192
1193
1194
1195
1196
1197
1198
1199
1200
1201
1202
1203
1204
1205
1206
1207
1208
1209
1210
1211
1212
1213
1214
1215
1216
1217
1218
1219
1220
1221
1222
1223
1224
1225
1226
1227
1228
1229
1230
1231
1232
1233
1234
1235
1236
1237
1238
1239
1240
1241
1242
1243
1244
1245
1246
1247
1248
1249
1250
1251
1252
1253
1254
1255
1256
1257
1258
1259
1260
1261
1262
1263
1264
1265
1266
1267
1268
1269
1270
1271
1272
1273
1274
1275
1276
1277
1278
1279
1280
1281
1282
1283
1284
1285
1286
1287
1288
1289
1290
1291
1292
1293
1294
1295
1296
1297
1298
1299
1300
1301
1302
1303
1304
1305
1306
1307
1308
1309
1310
1311
1312
1313
1314
1315
1316
1317
1318
1319
1320
1321
1322
1323
1324
1325
1326
1327
1328
1329
1330
1331
1332
1333
1334
1335
1336
1337
1338
1339
1340
1341
1342
1343
1344
1345
1346
1347
1348
1349
1350
1351
1352
1353
1354
1355
1356
1357
1358
1359
1360
1361
1362
1363
1364
1365
1366
1367
1368
1369
1370
1371
1372
1373
1374
1375
1376
1377
1378
1379
1380
1381
1382
1383
1384
1385
1386
1387
1388
1389
1390
1391
1392
1393
1394
1395
1396
1397
1398
1399
1400
1401
1402
1403
1404
1405
1406
1407
1408
1409
1410
1411
1412
1413
1414
1415
1416
1417
1418
1419
1420
1421
1422
1423
1424
1425
1426
1427
1428
1429
1430
1431
1432
1433
1434
1435
1436
1437
1438
1439
1440
1441
1442
1443
1444
1445
1446
1447
1448
1449
1450
1451
1452
1453
1454
1455
1456
1457
1458
1459
1460
1461
1462
1463
1464
1465
1466
1467
1468
1469
1470
1471
1472
1473
1474
1475
1476
1477
1478
1479
1480
1481
1482
1483
1484
1485
1486
1487
1488
1489
1490
1491
1492
1493
1494
1495
1496
1497
1498
1499
1500
1501
1502
1503
1504
1505
1506
1507
1508
1509
1510
1511
1512
1513
1514
1515
1516
1517
1518
1519
1520
1521
1522
1523
1524
1525
1526
1527
1528
1529
1530
1531
1532
1533
1534
1535
1536
1537
1538
1539
1540
1541
1542
1543
1544
1545
1546
1547
1548
1549
1550
1551
1552
1553
1554
1555
1556
1557
1558
1559
1560
1561
1562
1563
1564
1565
1566
1567
1568
1569
1570
1571
1572
1573
1574
1575
1576
1577
1578
1579
1580
1581
1582
1583
1584
1585
1586
1587
1588
1589
1590
1591
1592
1593
1594
1595
1596
1597
1598
1599
1600
1601
1602
1603
1604
1605
1606
1607
1608
1609
1610
1611
1612
1613
1614
1615
1616
1617
1618
1619
1620
1621
1622
1623
1624
1625
1626
1627
1628
1629
1630
1631
1632
1633
1634
1635
1636
1637
1638
1639
1640
1641
1642
1643
1644
1645
1646
1647
1648
1649
1650
1651
1652
1653
1654
1655
1656
1657
1658
1659
1660
1661
1662
1663
1664
1665
1666
1667
1668
1669
1670
1671
1672
1673
1674
1675
1676
1677
1678
1679
1680
1681
1682
1683
1684
1685
1686
1687
1688
1689
1690
1691
1692
1693
1694
1695
1696
1697
1698
1699
1700
1701
1702
1703
1704
1705
1706
1707
1708
1709
1710
1711
1712
1713
1714
1715
1716
1717
1718
1719
1720
1721
1722
1723
1724
1725
1726
1727
1728
1729
1730
1731
1732
1733
1734
1735
1736
1737
1738
1739
1740
1741
1742
1743
1744
1745
1746
1747
1748
1749
1750
1751
1752
1753
1754
1755
1756
1757
1758
1759
1760
1761
1762
1763
1764
1765
1766
1767
1768
1769
1770
1771
1772
1773
1774
1775
1776
1777
1778
1779
1780
1781
1782
1783
1784
1785
1786
1787
1788
1789
1790
1791
1792
1793
1794
1795
1796
1797
1798
1799
1800
1801
1802
1803
1804
1805
1806
1807
1808
1809
1810
1811
1812
1813
1814
1815
1816
1817
1818
1819
1820
1821
1822
1823
1824
1825
1826
1827
1828
1829
1830
1831
1832
1833
1834
1835
1836
1837
1838
1839
1840
1841
1842
1843
1844
1845
1846
1847
1848
1849
1850
1851
1852
1853
1854
1855
1856
1857
1858
1859
1860
1861
1862
1863
1864
from __future__ import annotations
 
import importlib
import types
from typing import (
    TYPE_CHECKING,
    Sequence,
)
 
from pandas._config import get_option
 
from pandas._typing import IndexLabel
from pandas.util._decorators import (
    Appender,
    Substitution,
)
 
from pandas.core.dtypes.common import (
    is_integer,
    is_list_like,
)
from pandas.core.dtypes.generic import (
    ABCDataFrame,
    ABCSeries,
)
 
from pandas.core.base import PandasObject
 
if TYPE_CHECKING:
    from matplotlib.axes import Axes
 
    from pandas import DataFrame
 
 
def hist_series(
    self,
    by=None,
    ax=None,
    grid: bool = True,
    xlabelsize: int | None = None,
    xrot: float | None = None,
    ylabelsize: int | None = None,
    yrot: float | None = None,
    figsize: tuple[int, int] | None = None,
    bins: int | Sequence[int] = 10,
    backend: str | None = None,
    legend: bool = False,
    **kwargs,
):
    """
    Draw histogram of the input series using matplotlib.
 
    Parameters
    ----------
    by : object, optional
        If passed, then used to form histograms for separate groups.
    ax : matplotlib axis object
        If not passed, uses gca().
    grid : bool, default True
        Whether to show axis grid lines.
    xlabelsize : int, default None
        If specified changes the x-axis label size.
    xrot : float, default None
        Rotation of x axis labels.
    ylabelsize : int, default None
        If specified changes the y-axis label size.
    yrot : float, default None
        Rotation of y axis labels.
    figsize : tuple, default None
        Figure size in inches by default.
    bins : int or sequence, default 10
        Number of histogram bins to be used. If an integer is given, bins + 1
        bin edges are calculated and returned. If bins is a sequence, gives
        bin edges, including left edge of first bin and right edge of last
        bin. In this case, bins is returned unmodified.
    backend : str, default None
        Backend to use instead of the backend specified in the option
        ``plotting.backend``. For instance, 'matplotlib'. Alternatively, to
        specify the ``plotting.backend`` for the whole session, set
        ``pd.options.plotting.backend``.
    legend : bool, default False
        Whether to show the legend.
 
        .. versionadded:: 1.1.0
 
    **kwargs
        To be passed to the actual plotting function.
 
    Returns
    -------
    matplotlib.AxesSubplot
        A histogram plot.
 
    See Also
    --------
    matplotlib.axes.Axes.hist : Plot a histogram using matplotlib.
    """
    plot_backend = _get_plot_backend(backend)
    return plot_backend.hist_series(
        self,
        by=by,
        ax=ax,
        grid=grid,
        xlabelsize=xlabelsize,
        xrot=xrot,
        ylabelsize=ylabelsize,
        yrot=yrot,
        figsize=figsize,
        bins=bins,
        legend=legend,
        **kwargs,
    )
 
 
def hist_frame(
    data: DataFrame,
    column: IndexLabel = None,
    by=None,
    grid: bool = True,
    xlabelsize: int | None = None,
    xrot: float | None = None,
    ylabelsize: int | None = None,
    yrot: float | None = None,
    ax=None,
    sharex: bool = False,
    sharey: bool = False,
    figsize: tuple[int, int] | None = None,
    layout: tuple[int, int] | None = None,
    bins: int | Sequence[int] = 10,
    backend: str | None = None,
    legend: bool = False,
    **kwargs,
):
    """
    Make a histogram of the DataFrame's columns.
 
    A `histogram`_ is a representation of the distribution of data.
    This function calls :meth:`matplotlib.pyplot.hist`, on each series in
    the DataFrame, resulting in one histogram per column.
 
    .. _histogram: https://en.wikipedia.org/wiki/Histogram
 
    Parameters
    ----------
    data : DataFrame
        The pandas object holding the data.
    column : str or sequence, optional
        If passed, will be used to limit data to a subset of columns.
    by : object, optional
        If passed, then used to form histograms for separate groups.
    grid : bool, default True
        Whether to show axis grid lines.
    xlabelsize : int, default None
        If specified changes the x-axis label size.
    xrot : float, default None
        Rotation of x axis labels. For example, a value of 90 displays the
        x labels rotated 90 degrees clockwise.
    ylabelsize : int, default None
        If specified changes the y-axis label size.
    yrot : float, default None
        Rotation of y axis labels. For example, a value of 90 displays the
        y labels rotated 90 degrees clockwise.
    ax : Matplotlib axes object, default None
        The axes to plot the histogram on.
    sharex : bool, default True if ax is None else False
        In case subplots=True, share x axis and set some x axis labels to
        invisible; defaults to True if ax is None otherwise False if an ax
        is passed in.
        Note that passing in both an ax and sharex=True will alter all x axis
        labels for all subplots in a figure.
    sharey : bool, default False
        In case subplots=True, share y axis and set some y axis labels to
        invisible.
    figsize : tuple, optional
        The size in inches of the figure to create. Uses the value in
        `matplotlib.rcParams` by default.
    layout : tuple, optional
        Tuple of (rows, columns) for the layout of the histograms.
    bins : int or sequence, default 10
        Number of histogram bins to be used. If an integer is given, bins + 1
        bin edges are calculated and returned. If bins is a sequence, gives
        bin edges, including left edge of first bin and right edge of last
        bin. In this case, bins is returned unmodified.
 
    backend : str, default None
        Backend to use instead of the backend specified in the option
        ``plotting.backend``. For instance, 'matplotlib'. Alternatively, to
        specify the ``plotting.backend`` for the whole session, set
        ``pd.options.plotting.backend``.
 
    legend : bool, default False
        Whether to show the legend.
 
        .. versionadded:: 1.1.0
 
    **kwargs
        All other plotting keyword arguments to be passed to
        :meth:`matplotlib.pyplot.hist`.
 
    Returns
    -------
    matplotlib.AxesSubplot or numpy.ndarray of them
 
    See Also
    --------
    matplotlib.pyplot.hist : Plot a histogram using matplotlib.
 
    Examples
    --------
    This example draws a histogram based on the length and width of
    some animals, displayed in three bins
 
    .. plot::
        :context: close-figs
 
        >>> df = pd.DataFrame({
        ...     'length': [1.5, 0.5, 1.2, 0.9, 3],
        ...     'width': [0.7, 0.2, 0.15, 0.2, 1.1]
        ...     }, index=['pig', 'rabbit', 'duck', 'chicken', 'horse'])
        >>> hist = df.hist(bins=3)
    """
    plot_backend = _get_plot_backend(backend)
    return plot_backend.hist_frame(
        data,
        column=column,
        by=by,
        grid=grid,
        xlabelsize=xlabelsize,
        xrot=xrot,
        ylabelsize=ylabelsize,
        yrot=yrot,
        ax=ax,
        sharex=sharex,
        sharey=sharey,
        figsize=figsize,
        layout=layout,
        legend=legend,
        bins=bins,
        **kwargs,
    )
 
 
_boxplot_doc = """
Make a box plot from DataFrame columns.
 
Make a box-and-whisker plot from DataFrame columns, optionally grouped
by some other columns. A box plot is a method for graphically depicting
groups of numerical data through their quartiles.
The box extends from the Q1 to Q3 quartile values of the data,
with a line at the median (Q2). The whiskers extend from the edges
of box to show the range of the data. By default, they extend no more than
`1.5 * IQR (IQR = Q3 - Q1)` from the edges of the box, ending at the farthest
data point within that interval. Outliers are plotted as separate dots.
 
For further details see
Wikipedia's entry for `boxplot <https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot>`_.
 
Parameters
----------
%(data)s\
column : str or list of str, optional
    Column name or list of names, or vector.
    Can be any valid input to :meth:`pandas.DataFrame.groupby`.
by : str or array-like, optional
    Column in the DataFrame to :meth:`pandas.DataFrame.groupby`.
    One box-plot will be done per value of columns in `by`.
ax : object of class matplotlib.axes.Axes, optional
    The matplotlib axes to be used by boxplot.
fontsize : float or str
    Tick label font size in points or as a string (e.g., `large`).
rot : float, default 0
    The rotation angle of labels (in degrees)
    with respect to the screen coordinate system.
grid : bool, default True
    Setting this to True will show the grid.
figsize : A tuple (width, height) in inches
    The size of the figure to create in matplotlib.
layout : tuple (rows, columns), optional
    For example, (3, 5) will display the subplots
    using 3 rows and 5 columns, starting from the top-left.
return_type : {'axes', 'dict', 'both'} or None, default 'axes'
    The kind of object to return. The default is ``axes``.
 
    * 'axes' returns the matplotlib axes the boxplot is drawn on.
    * 'dict' returns a dictionary whose values are the matplotlib
      Lines of the boxplot.
    * 'both' returns a namedtuple with the axes and dict.
    * when grouping with ``by``, a Series mapping columns to
      ``return_type`` is returned.
 
      If ``return_type`` is `None`, a NumPy array
      of axes with the same shape as ``layout`` is returned.
%(backend)s\
 
**kwargs
    All other plotting keyword arguments to be passed to
    :func:`matplotlib.pyplot.boxplot`.
 
Returns
-------
result
    See Notes.
 
See Also
--------
pandas.Series.plot.hist: Make a histogram.
matplotlib.pyplot.boxplot : Matplotlib equivalent plot.
 
Notes
-----
The return type depends on the `return_type` parameter:
 
* 'axes' : object of class matplotlib.axes.Axes
* 'dict' : dict of matplotlib.lines.Line2D objects
* 'both' : a namedtuple with structure (ax, lines)
 
For data grouped with ``by``, return a Series of the above or a numpy
array:
 
* :class:`~pandas.Series`
* :class:`~numpy.array` (for ``return_type = None``)
 
Use ``return_type='dict'`` when you want to tweak the appearance
of the lines after plotting. In this case a dict containing the Lines
making up the boxes, caps, fliers, medians, and whiskers is returned.
 
Examples
--------
 
Boxplots can be created for every column in the dataframe
by ``df.boxplot()`` or indicating the columns to be used:
 
.. plot::
    :context: close-figs
 
    >>> np.random.seed(1234)
    >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),
    ...                   columns=['Col1', 'Col2', 'Col3', 'Col4'])
    >>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2', 'Col3'])  # doctest: +SKIP
 
Boxplots of variables distributions grouped by the values of a third
variable can be created using the option ``by``. For instance:
 
.. plot::
    :context: close-figs
 
    >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2),
    ...                   columns=['Col1', 'Col2'])
    >>> df['X'] = pd.Series(['A', 'A', 'A', 'A', 'A',
    ...                      'B', 'B', 'B', 'B', 'B'])
    >>> boxplot = df.boxplot(by='X')
 
A list of strings (i.e. ``['X', 'Y']``) can be passed to boxplot
in order to group the data by combination of the variables in the x-axis:
 
.. plot::
    :context: close-figs
 
    >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3),
    ...                   columns=['Col1', 'Col2', 'Col3'])
    >>> df['X'] = pd.Series(['A', 'A', 'A', 'A', 'A',
    ...                      'B', 'B', 'B', 'B', 'B'])
    >>> df['Y'] = pd.Series(['A', 'B', 'A', 'B', 'A',
    ...                      'B', 'A', 'B', 'A', 'B'])
    >>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by=['X', 'Y'])
 
The layout of boxplot can be adjusted giving a tuple to ``layout``:
 
.. plot::
    :context: close-figs
 
    >>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by='X',
    ...                      layout=(2, 1))
 
Additional formatting can be done to the boxplot, like suppressing the grid
(``grid=False``), rotating the labels in the x-axis (i.e. ``rot=45``)
or changing the fontsize (i.e. ``fontsize=15``):
 
.. plot::
    :context: close-figs
 
    >>> boxplot = df.boxplot(grid=False, rot=45, fontsize=15)  # doctest: +SKIP
 
The parameter ``return_type`` can be used to select the type of element
returned by `boxplot`.  When ``return_type='axes'`` is selected,
the matplotlib axes on which the boxplot is drawn are returned:
 
    >>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], return_type='axes')
    >>> type(boxplot)
    <class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>
 
When grouping with ``by``, a Series mapping columns to ``return_type``
is returned:
 
    >>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by='X',
    ...                      return_type='axes')
    >>> type(boxplot)
    <class 'pandas.core.series.Series'>
 
If ``return_type`` is `None`, a NumPy array of axes with the same shape
as ``layout`` is returned:
 
    >>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by='X',
    ...                      return_type=None)
    >>> type(boxplot)
    <class 'numpy.ndarray'>
"""
 
_backend_doc = """\
backend : str, default None
    Backend to use instead of the backend specified in the option
    ``plotting.backend``. For instance, 'matplotlib'. Alternatively, to
    specify the ``plotting.backend`` for the whole session, set
    ``pd.options.plotting.backend``.
"""
 
 
_bar_or_line_doc = """
        Parameters
        ----------
        x : label or position, optional
            Allows plotting of one column versus another. If not specified,
            the index of the DataFrame is used.
        y : label or position, optional
            Allows plotting of one column versus another. If not specified,
            all numerical columns are used.
        color : str, array-like, or dict, optional
            The color for each of the DataFrame's columns. Possible values are:
 
            - A single color string referred to by name, RGB or RGBA code,
                for instance 'red' or '#a98d19'.
 
            - A sequence of color strings referred to by name, RGB or RGBA
                code, which will be used for each column recursively. For
                instance ['green','yellow'] each column's %(kind)s will be filled in
                green or yellow, alternatively. If there is only a single column to
                be plotted, then only the first color from the color list will be
                used.
 
            - A dict of the form {column name : color}, so that each column will be
                colored accordingly. For example, if your columns are called `a` and
                `b`, then passing {'a': 'green', 'b': 'red'} will color %(kind)ss for
                column `a` in green and %(kind)ss for column `b` in red.
 
            .. versionadded:: 1.1.0
 
        **kwargs
            Additional keyword arguments are documented in
            :meth:`DataFrame.plot`.
 
        Returns
        -------
        matplotlib.axes.Axes or np.ndarray of them
            An ndarray is returned with one :class:`matplotlib.axes.Axes`
            per column when ``subplots=True``.
"""
 
 
@Substitution(data="data : DataFrame\n    The data to visualize.\n", backend="")
@Appender(_boxplot_doc)
def boxplot(
    data: DataFrame,
    column: str | list[str] | None = None,
    by: str | list[str] | None = None,
    ax: Axes | None = None,
    fontsize: float | str | None = None,
    rot: int = 0,
    grid: bool = True,
    figsize: tuple[float, float] | None = None,
    layout: tuple[int, int] | None = None,
    return_type: str | None = None,
    **kwargs,
):
    plot_backend = _get_plot_backend("matplotlib")
    return plot_backend.boxplot(
        data,
        column=column,
        by=by,
        ax=ax,
        fontsize=fontsize,
        rot=rot,
        grid=grid,
        figsize=figsize,
        layout=layout,
        return_type=return_type,
        **kwargs,
    )
 
 
@Substitution(data="", backend=_backend_doc)
@Appender(_boxplot_doc)
def boxplot_frame(
    self,
    column=None,
    by=None,
    ax=None,
    fontsize=None,
    rot: int = 0,
    grid: bool = True,
    figsize=None,
    layout=None,
    return_type=None,
    backend=None,
    **kwargs,
):
    plot_backend = _get_plot_backend(backend)
    return plot_backend.boxplot_frame(
        self,
        column=column,
        by=by,
        ax=ax,
        fontsize=fontsize,
        rot=rot,
        grid=grid,
        figsize=figsize,
        layout=layout,
        return_type=return_type,
        **kwargs,
    )
 
 
def boxplot_frame_groupby(
    grouped,
    subplots: bool = True,
    column=None,
    fontsize=None,
    rot: int = 0,
    grid: bool = True,
    ax=None,
    figsize=None,
    layout=None,
    sharex: bool = False,
    sharey: bool = True,
    backend=None,
    **kwargs,
):
    """
    Make box plots from DataFrameGroupBy data.
 
    Parameters
    ----------
    grouped : Grouped DataFrame
    subplots : bool
        * ``False`` - no subplots will be used
        * ``True`` - create a subplot for each group.
 
    column : column name or list of names, or vector
        Can be any valid input to groupby.
    fontsize : float or str
    rot : label rotation angle
    grid : Setting this to True will show the grid
    ax : Matplotlib axis object, default None
    figsize : A tuple (width, height) in inches
    layout : tuple (optional)
        The layout of the plot: (rows, columns).
    sharex : bool, default False
        Whether x-axes will be shared among subplots.
    sharey : bool, default True
        Whether y-axes will be shared among subplots.
    backend : str, default None
        Backend to use instead of the backend specified in the option
        ``plotting.backend``. For instance, 'matplotlib'. Alternatively, to
        specify the ``plotting.backend`` for the whole session, set
        ``pd.options.plotting.backend``.
    **kwargs
        All other plotting keyword arguments to be passed to
        matplotlib's boxplot function.
 
    Returns
    -------
    dict of key/value = group key/DataFrame.boxplot return value
    or DataFrame.boxplot return value in case subplots=figures=False
 
    Examples
    --------
    You can create boxplots for grouped data and show them as separate subplots:
 
    .. plot::
        :context: close-figs
 
        >>> import itertools
        >>> tuples = [t for t in itertools.product(range(1000), range(4))]
        >>> index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['lvl0', 'lvl1'])
        >>> data = np.random.randn(len(index),4)
        >>> df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABCD'), index=index)
        >>> grouped = df.groupby(level='lvl1')
        >>> grouped.boxplot(rot=45, fontsize=12, figsize=(8,10))  # doctest: +SKIP
 
    The ``subplots=False`` option shows the boxplots in a single figure.
 
    .. plot::
        :context: close-figs
 
        >>> grouped.boxplot(subplots=False, rot=45, fontsize=12)  # doctest: +SKIP
    """
    plot_backend = _get_plot_backend(backend)
    return plot_backend.boxplot_frame_groupby(
        grouped,
        subplots=subplots,
        column=column,
        fontsize=fontsize,
        rot=rot,
        grid=grid,
        ax=ax,
        figsize=figsize,
        layout=layout,
        sharex=sharex,
        sharey=sharey,
        **kwargs,
    )
 
 
class PlotAccessor(PandasObject):
    """
    Make plots of Series or DataFrame.
 
    Uses the backend specified by the
    option ``plotting.backend``. By default, matplotlib is used.
 
    Parameters
    ----------
    data : Series or DataFrame
        The object for which the method is called.
    x : label or position, default None
        Only used if data is a DataFrame.
    y : label, position or list of label, positions, default None
        Allows plotting of one column versus another. Only used if data is a
        DataFrame.
    kind : str
        The kind of plot to produce:
 
        - 'line' : line plot (default)
        - 'bar' : vertical bar plot
        - 'barh' : horizontal bar plot
        - 'hist' : histogram
        - 'box' : boxplot
        - 'kde' : Kernel Density Estimation plot
        - 'density' : same as 'kde'
        - 'area' : area plot
        - 'pie' : pie plot
        - 'scatter' : scatter plot (DataFrame only)
        - 'hexbin' : hexbin plot (DataFrame only)
    ax : matplotlib axes object, default None
        An axes of the current figure.
    subplots : bool or sequence of iterables, default False
        Whether to group columns into subplots:
 
        - ``False`` : No subplots will be used
        - ``True`` : Make separate subplots for each column.
        - sequence of iterables of column labels: Create a subplot for each
          group of columns. For example `[('a', 'c'), ('b', 'd')]` will
          create 2 subplots: one with columns 'a' and 'c', and one
          with columns 'b' and 'd'. Remaining columns that aren't specified
          will be plotted in additional subplots (one per column).
 
          .. versionadded:: 1.5.0
 
    sharex : bool, default True if ax is None else False
        In case ``subplots=True``, share x axis and set some x axis labels
        to invisible; defaults to True if ax is None otherwise False if
        an ax is passed in; Be aware, that passing in both an ax and
        ``sharex=True`` will alter all x axis labels for all axis in a figure.
    sharey : bool, default False
        In case ``subplots=True``, share y axis and set some y axis labels to invisible.
    layout : tuple, optional
        (rows, columns) for the layout of subplots.
    figsize : a tuple (width, height) in inches
        Size of a figure object.
    use_index : bool, default True
        Use index as ticks for x axis.
    title : str or list
        Title to use for the plot. If a string is passed, print the string
        at the top of the figure. If a list is passed and `subplots` is
        True, print each item in the list above the corresponding subplot.
    grid : bool, default None (matlab style default)
        Axis grid lines.
    legend : bool or {'reverse'}
        Place legend on axis subplots.
    style : list or dict
        The matplotlib line style per column.
    logx : bool or 'sym', default False
        Use log scaling or symlog scaling on x axis.
 
    logy : bool or 'sym' default False
        Use log scaling or symlog scaling on y axis.
 
    loglog : bool or 'sym', default False
        Use log scaling or symlog scaling on both x and y axes.
 
    xticks : sequence
        Values to use for the xticks.
    yticks : sequence
        Values to use for the yticks.
    xlim : 2-tuple/list
        Set the x limits of the current axes.
    ylim : 2-tuple/list
        Set the y limits of the current axes.
    xlabel : label, optional
        Name to use for the xlabel on x-axis. Default uses index name as xlabel, or the
        x-column name for planar plots.
 
        .. versionadded:: 1.1.0
 
        .. versionchanged:: 1.2.0
 
           Now applicable to planar plots (`scatter`, `hexbin`).
 
        .. versionchanged:: 2.0.0
 
            Now applicable to histograms.
 
    ylabel : label, optional
        Name to use for the ylabel on y-axis. Default will show no ylabel, or the
        y-column name for planar plots.
 
        .. versionadded:: 1.1.0
 
        .. versionchanged:: 1.2.0
 
           Now applicable to planar plots (`scatter`, `hexbin`).
 
        .. versionchanged:: 2.0.0
 
            Now applicable to histograms.
 
    rot : float, default None
        Rotation for ticks (xticks for vertical, yticks for horizontal
        plots).
    fontsize : float, default None
        Font size for xticks and yticks.
    colormap : str or matplotlib colormap object, default None
        Colormap to select colors from. If string, load colormap with that
        name from matplotlib.
    colorbar : bool, optional
        If True, plot colorbar (only relevant for 'scatter' and 'hexbin'
        plots).
    position : float
        Specify relative alignments for bar plot layout.
        From 0 (left/bottom-end) to 1 (right/top-end). Default is 0.5
        (center).
    table : bool, Series or DataFrame, default False
        If True, draw a table using the data in the DataFrame and the data
        will be transposed to meet matplotlib's default layout.
        If a Series or DataFrame is passed, use passed data to draw a
        table.
    yerr : DataFrame, Series, array-like, dict and str
        See :ref:`Plotting with Error Bars <visualization.errorbars>` for
        detail.
    xerr : DataFrame, Series, array-like, dict and str
        Equivalent to yerr.
    stacked : bool, default False in line and bar plots, and True in area plot
        If True, create stacked plot.
    secondary_y : bool or sequence, default False
        Whether to plot on the secondary y-axis if a list/tuple, which
        columns to plot on secondary y-axis.
    mark_right : bool, default True
        When using a secondary_y axis, automatically mark the column
        labels with "(right)" in the legend.
    include_bool : bool, default is False
        If True, boolean values can be plotted.
    backend : str, default None
        Backend to use instead of the backend specified in the option
        ``plotting.backend``. For instance, 'matplotlib'. Alternatively, to
        specify the ``plotting.backend`` for the whole session, set
        ``pd.options.plotting.backend``.
    **kwargs
        Options to pass to matplotlib plotting method.
 
    Returns
    -------
    :class:`matplotlib.axes.Axes` or numpy.ndarray of them
        If the backend is not the default matplotlib one, the return value
        will be the object returned by the backend.
 
    Notes
    -----
    - See matplotlib documentation online for more on this subject
    - If `kind` = 'bar' or 'barh', you can specify relative alignments
      for bar plot layout by `position` keyword.
      From 0 (left/bottom-end) to 1 (right/top-end). Default is 0.5
      (center)
    """
 
    _common_kinds = ("line", "bar", "barh", "kde", "density", "area", "hist", "box")
    _series_kinds = ("pie",)
    _dataframe_kinds = ("scatter", "hexbin")
    _kind_aliases = {"density": "kde"}
    _all_kinds = _common_kinds + _series_kinds + _dataframe_kinds
 
    def __init__(self, data) -> None:
        self._parent = data
 
    @staticmethod
    def _get_call_args(backend_name, data, args, kwargs):
        """
        This function makes calls to this accessor `__call__` method compatible
        with the previous `SeriesPlotMethods.__call__` and
        `DataFramePlotMethods.__call__`. Those had slightly different
        signatures, since `DataFramePlotMethods` accepted `x` and `y`
        parameters.
        """
        if isinstance(data, ABCSeries):
            arg_def = [
                ("kind", "line"),
                ("ax", None),
                ("figsize", None),
                ("use_index", True),
                ("title", None),
                ("grid", None),
                ("legend", False),
                ("style", None),
                ("logx", False),
                ("logy", False),
                ("loglog", False),
                ("xticks", None),
                ("yticks", None),
                ("xlim", None),
                ("ylim", None),
                ("rot", None),
                ("fontsize", None),
                ("colormap", None),
                ("table", False),
                ("yerr", None),
                ("xerr", None),
                ("label", None),
                ("secondary_y", False),
                ("xlabel", None),
                ("ylabel", None),
            ]
        elif isinstance(data, ABCDataFrame):
            arg_def = [
                ("x", None),
                ("y", None),
                ("kind", "line"),
                ("ax", None),
                ("subplots", False),
                ("sharex", None),
                ("sharey", False),
                ("layout", None),
                ("figsize", None),
                ("use_index", True),
                ("title", None),
                ("grid", None),
                ("legend", True),
                ("style", None),
                ("logx", False),
                ("logy", False),
                ("loglog", False),
                ("xticks", None),
                ("yticks", None),
                ("xlim", None),
                ("ylim", None),
                ("rot", None),
                ("fontsize", None),
                ("colormap", None),
                ("table", False),
                ("yerr", None),
                ("xerr", None),
                ("secondary_y", False),
                ("xlabel", None),
                ("ylabel", None),
            ]
        else:
            raise TypeError(
                f"Called plot accessor for type {type(data).__name__}, "
                "expected Series or DataFrame"
            )
 
        if args and isinstance(data, ABCSeries):
            positional_args = str(args)[1:-1]
            keyword_args = ", ".join(
                [f"{name}={repr(value)}" for (name, _), value in zip(arg_def, args)]
            )
            msg = (
                "`Series.plot()` should not be called with positional "
                "arguments, only keyword arguments. The order of "
                "positional arguments will change in the future. "
                f"Use `Series.plot({keyword_args})` instead of "
                f"`Series.plot({positional_args})`."
            )
            raise TypeError(msg)
 
        pos_args = {name: value for (name, _), value in zip(arg_def, args)}
        if backend_name == "pandas.plotting._matplotlib":
            kwargs = dict(arg_def, **pos_args, **kwargs)
        else:
            kwargs = dict(pos_args, **kwargs)
 
        x = kwargs.pop("x", None)
        y = kwargs.pop("y", None)
        kind = kwargs.pop("kind", "line")
        return x, y, kind, kwargs
 
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        plot_backend = _get_plot_backend(kwargs.pop("backend", None))
 
        x, y, kind, kwargs = self._get_call_args(
            plot_backend.__name__, self._parent, args, kwargs
        )
 
        kind = self._kind_aliases.get(kind, kind)
 
        # when using another backend, get out of the way
        if plot_backend.__name__ != "pandas.plotting._matplotlib":
            return plot_backend.plot(self._parent, x=x, y=y, kind=kind, **kwargs)
 
        if kind not in self._all_kinds:
            raise ValueError(f"{kind} is not a valid plot kind")
 
        # The original data structured can be transformed before passed to the
        # backend. For example, for DataFrame is common to set the index as the
        # `x` parameter, and return a Series with the parameter `y` as values.
        data = self._parent.copy()
 
        if isinstance(data, ABCSeries):
            kwargs["reuse_plot"] = True
 
        if kind in self._dataframe_kinds:
            if isinstance(data, ABCDataFrame):
                return plot_backend.plot(data, x=x, y=y, kind=kind, **kwargs)
            else:
                raise ValueError(f"plot kind {kind} can only be used for data frames")
        elif kind in self._series_kinds:
            if isinstance(data, ABCDataFrame):
                if y is None and kwargs.get("subplots") is False:
                    raise ValueError(
                        f"{kind} requires either y column or 'subplots=True'"
                    )
                if y is not None:
                    if is_integer(y) and not data.columns._holds_integer():
                        y = data.columns[y]
                    # converted to series actually. copy to not modify
                    data = data[y].copy()
                    data.index.name = y
        elif isinstance(data, ABCDataFrame):
            data_cols = data.columns
            if x is not None:
                if is_integer(x) and not data.columns._holds_integer():
                    x = data_cols[x]
                elif not isinstance(data[x], ABCSeries):
                    raise ValueError("x must be a label or position")
                data = data.set_index(x)
            if y is not None:
                # check if we have y as int or list of ints
                int_ylist = is_list_like(y) and all(is_integer(c) for c in y)
                int_y_arg = is_integer(y) or int_ylist
                if int_y_arg and not data.columns._holds_integer():
                    y = data_cols[y]
 
                label_kw = kwargs["label"] if "label" in kwargs else False
                for kw in ["xerr", "yerr"]:
                    if kw in kwargs and (
                        isinstance(kwargs[kw], str) or is_integer(kwargs[kw])
                    ):
                        try:
                            kwargs[kw] = data[kwargs[kw]]
                        except (IndexError, KeyError, TypeError):
                            pass
 
                # don't overwrite
                data = data[y].copy()
 
                if isinstance(data, ABCSeries):
                    label_name = label_kw or y
                    data.name = label_name
                else:
                    match = is_list_like(label_kw) and len(label_kw) == len(y)
                    if label_kw and not match:
                        raise ValueError(
                            "label should be list-like and same length as y"
                        )
                    label_name = label_kw or data.columns
                    data.columns = label_name
 
        return plot_backend.plot(data, kind=kind, **kwargs)
 
    __call__.__doc__ = __doc__
 
    @Appender(
        """
        See Also
        --------
        matplotlib.pyplot.plot : Plot y versus x as lines and/or markers.
 
        Examples
        --------
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> s = pd.Series([1, 3, 2])
            >>> s.plot.line()
            <AxesSubplot: ylabel='Density'>
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            The following example shows the populations for some animals
            over the years.
 
            >>> df = pd.DataFrame({
            ...    'pig': [20, 18, 489, 675, 1776],
            ...    'horse': [4, 25, 281, 600, 1900]
            ...    }, index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014])
            >>> lines = df.plot.line()
 
        .. plot::
           :context: close-figs
 
           An example with subplots, so an array of axes is returned.
 
           >>> axes = df.plot.line(subplots=True)
           >>> type(axes)
           <class 'numpy.ndarray'>
 
        .. plot::
           :context: close-figs
 
           Let's repeat the same example, but specifying colors for
           each column (in this case, for each animal).
 
           >>> axes = df.plot.line(
           ...     subplots=True, color={"pig": "pink", "horse": "#742802"}
           ... )
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            The following example shows the relationship between both
            populations.
 
            >>> lines = df.plot.line(x='pig', y='horse')
        """
    )
    @Substitution(kind="line")
    @Appender(_bar_or_line_doc)
    def line(self, x=None, y=None, **kwargs) -> PlotAccessor:
        """
        Plot Series or DataFrame as lines.
 
        This function is useful to plot lines using DataFrame's values
        as coordinates.
        """
        return self(kind="line", x=x, y=y, **kwargs)
 
    @Appender(
        """
        See Also
        --------
        DataFrame.plot.barh : Horizontal bar plot.
        DataFrame.plot : Make plots of a DataFrame.
        matplotlib.pyplot.bar : Make a bar plot with matplotlib.
 
        Examples
        --------
        Basic plot.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> df = pd.DataFrame({'lab':['A', 'B', 'C'], 'val':[10, 30, 20]})
            >>> ax = df.plot.bar(x='lab', y='val', rot=0)
 
        Plot a whole dataframe to a bar plot. Each column is assigned a
        distinct color, and each row is nested in a group along the
        horizontal axis.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
            >>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
            >>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
            ...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
            >>> df = pd.DataFrame({'speed': speed,
            ...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
            >>> ax = df.plot.bar(rot=0)
 
        Plot stacked bar charts for the DataFrame
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = df.plot.bar(stacked=True)
 
        Instead of nesting, the figure can be split by column with
        ``subplots=True``. In this case, a :class:`numpy.ndarray` of
        :class:`matplotlib.axes.Axes` are returned.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> axes = df.plot.bar(rot=0, subplots=True)
            >>> axes[1].legend(loc=2)  # doctest: +SKIP
 
        If you don't like the default colours, you can specify how you'd
        like each column to be colored.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> axes = df.plot.bar(
            ...     rot=0, subplots=True, color={"speed": "red", "lifespan": "green"}
            ... )
            >>> axes[1].legend(loc=2)  # doctest: +SKIP
 
        Plot a single column.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = df.plot.bar(y='speed', rot=0)
 
        Plot only selected categories for the DataFrame.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = df.plot.bar(x='lifespan', rot=0)
    """
    )
    @Substitution(kind="bar")
    @Appender(_bar_or_line_doc)
    def bar(  # pylint: disable=disallowed-name
        self, x=None, y=None, **kwargs
    ) -> PlotAccessor:
        """
        Vertical bar plot.
 
        A bar plot is a plot that presents categorical data with
        rectangular bars with lengths proportional to the values that they
        represent. A bar plot shows comparisons among discrete categories. One
        axis of the plot shows the specific categories being compared, and the
        other axis represents a measured value.
        """
        return self(kind="bar", x=x, y=y, **kwargs)
 
    @Appender(
        """
        See Also
        --------
        DataFrame.plot.bar: Vertical bar plot.
        DataFrame.plot : Make plots of DataFrame using matplotlib.
        matplotlib.axes.Axes.bar : Plot a vertical bar plot using matplotlib.
 
        Examples
        --------
        Basic example
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> df = pd.DataFrame({'lab': ['A', 'B', 'C'], 'val': [10, 30, 20]})
            >>> ax = df.plot.barh(x='lab', y='val')
 
        Plot a whole DataFrame to a horizontal bar plot
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
            >>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
            >>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
            ...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
            >>> df = pd.DataFrame({'speed': speed,
            ...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
            >>> ax = df.plot.barh()
 
        Plot stacked barh charts for the DataFrame
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = df.plot.barh(stacked=True)
 
        We can specify colors for each column
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = df.plot.barh(color={"speed": "red", "lifespan": "green"})
 
        Plot a column of the DataFrame to a horizontal bar plot
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
            >>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
            >>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
            ...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
            >>> df = pd.DataFrame({'speed': speed,
            ...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
            >>> ax = df.plot.barh(y='speed')
 
        Plot DataFrame versus the desired column
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
            >>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
            >>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
            ...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
            >>> df = pd.DataFrame({'speed': speed,
            ...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
            >>> ax = df.plot.barh(x='lifespan')
    """
    )
    @Substitution(kind="bar")
    @Appender(_bar_or_line_doc)
    def barh(self, x=None, y=None, **kwargs) -> PlotAccessor:
        """
        Make a horizontal bar plot.
 
        A horizontal bar plot is a plot that presents quantitative data with
        rectangular bars with lengths proportional to the values that they
        represent. A bar plot shows comparisons among discrete categories. One
        axis of the plot shows the specific categories being compared, and the
        other axis represents a measured value.
        """
        return self(kind="barh", x=x, y=y, **kwargs)
 
    def box(self, by=None, **kwargs) -> PlotAccessor:
        r"""
        Make a box plot of the DataFrame columns.
 
        A box plot is a method for graphically depicting groups of numerical
        data through their quartiles.
        The box extends from the Q1 to Q3 quartile values of the data,
        with a line at the median (Q2). The whiskers extend from the edges
        of box to show the range of the data. The position of the whiskers
        is set by default to 1.5*IQR (IQR = Q3 - Q1) from the edges of the
        box. Outlier points are those past the end of the whiskers.
 
        For further details see Wikipedia's
        entry for `boxplot <https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot>`__.
 
        A consideration when using this chart is that the box and the whiskers
        can overlap, which is very common when plotting small sets of data.
 
        Parameters
        ----------
        by : str or sequence
            Column in the DataFrame to group by.
 
            .. versionchanged:: 1.4.0
 
               Previously, `by` is silently ignore and makes no groupings
 
        **kwargs
            Additional keywords are documented in
            :meth:`DataFrame.plot`.
 
        Returns
        -------
        :class:`matplotlib.axes.Axes` or numpy.ndarray of them
 
        See Also
        --------
        DataFrame.boxplot: Another method to draw a box plot.
        Series.plot.box: Draw a box plot from a Series object.
        matplotlib.pyplot.boxplot: Draw a box plot in matplotlib.
 
        Examples
        --------
        Draw a box plot from a DataFrame with four columns of randomly
        generated data.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> data = np.random.randn(25, 4)
            >>> df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABCD'))
            >>> ax = df.plot.box()
 
        You can also generate groupings if you specify the `by` parameter (which
        can take a column name, or a list or tuple of column names):
 
        .. versionchanged:: 1.4.0
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> age_list = [8, 10, 12, 14, 72, 74, 76, 78, 20, 25, 30, 35, 60, 85]
            >>> df = pd.DataFrame({"gender": list("MMMMMMMMFFFFFF"), "age": age_list})
            >>> ax = df.plot.box(column="age", by="gender", figsize=(10, 8))
        """
        return self(kind="box", by=by, **kwargs)
 
    def hist(self, by=None, bins: int = 10, **kwargs) -> PlotAccessor:
        """
        Draw one histogram of the DataFrame's columns.
 
        A histogram is a representation of the distribution of data.
        This function groups the values of all given Series in the DataFrame
        into bins and draws all bins in one :class:`matplotlib.axes.Axes`.
        This is useful when the DataFrame's Series are in a similar scale.
 
        Parameters
        ----------
        by : str or sequence, optional
            Column in the DataFrame to group by.
 
            .. versionchanged:: 1.4.0
 
               Previously, `by` is silently ignore and makes no groupings
 
        bins : int, default 10
            Number of histogram bins to be used.
        **kwargs
            Additional keyword arguments are documented in
            :meth:`DataFrame.plot`.
 
        Returns
        -------
        class:`matplotlib.AxesSubplot`
            Return a histogram plot.
 
        See Also
        --------
        DataFrame.hist : Draw histograms per DataFrame's Series.
        Series.hist : Draw a histogram with Series' data.
 
        Examples
        --------
        When we roll a die 6000 times, we expect to get each value around 1000
        times. But when we roll two dice and sum the result, the distribution
        is going to be quite different. A histogram illustrates those
        distributions.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> df = pd.DataFrame(
            ...     np.random.randint(1, 7, 6000),
            ...     columns = ['one'])
            >>> df['two'] = df['one'] + np.random.randint(1, 7, 6000)
            >>> ax = df.plot.hist(bins=12, alpha=0.5)
 
        A grouped histogram can be generated by providing the parameter `by` (which
        can be a column name, or a list of column names):
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> age_list = [8, 10, 12, 14, 72, 74, 76, 78, 20, 25, 30, 35, 60, 85]
            >>> df = pd.DataFrame({"gender": list("MMMMMMMMFFFFFF"), "age": age_list})
            >>> ax = df.plot.hist(column=["age"], by="gender", figsize=(10, 8))
        """
        return self(kind="hist", by=by, bins=bins, **kwargs)
 
    def kde(self, bw_method=None, ind=None, **kwargs) -> PlotAccessor:
        """
        Generate Kernel Density Estimate plot using Gaussian kernels.
 
        In statistics, `kernel density estimation`_ (KDE) is a non-parametric
        way to estimate the probability density function (PDF) of a random
        variable. This function uses Gaussian kernels and includes automatic
        bandwidth determination.
 
        .. _kernel density estimation:
            https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation
 
        Parameters
        ----------
        bw_method : str, scalar or callable, optional
            The method used to calculate the estimator bandwidth. This can be
            'scott', 'silverman', a scalar constant or a callable.
            If None (default), 'scott' is used.
            See :class:`scipy.stats.gaussian_kde` for more information.
        ind : NumPy array or int, optional
            Evaluation points for the estimated PDF. If None (default),
            1000 equally spaced points are used. If `ind` is a NumPy array, the
            KDE is evaluated at the points passed. If `ind` is an integer,
            `ind` number of equally spaced points are used.
        **kwargs
            Additional keyword arguments are documented in
            :meth:`DataFrame.plot`.
 
        Returns
        -------
        matplotlib.axes.Axes or numpy.ndarray of them
 
        See Also
        --------
        scipy.stats.gaussian_kde : Representation of a kernel-density
            estimate using Gaussian kernels. This is the function used
            internally to estimate the PDF.
 
        Examples
        --------
        Given a Series of points randomly sampled from an unknown
        distribution, estimate its PDF using KDE with automatic
        bandwidth determination and plot the results, evaluating them at
        1000 equally spaced points (default):
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> s = pd.Series([1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5])
            >>> ax = s.plot.kde()
 
        A scalar bandwidth can be specified. Using a small bandwidth value can
        lead to over-fitting, while using a large bandwidth value may result
        in under-fitting:
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = s.plot.kde(bw_method=0.3)
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = s.plot.kde(bw_method=3)
 
        Finally, the `ind` parameter determines the evaluation points for the
        plot of the estimated PDF:
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = s.plot.kde(ind=[1, 2, 3, 4, 5])
 
        For DataFrame, it works in the same way:
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> df = pd.DataFrame({
            ...     'x': [1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5],
            ...     'y': [4, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6],
            ... })
            >>> ax = df.plot.kde()
 
        A scalar bandwidth can be specified. Using a small bandwidth value can
        lead to over-fitting, while using a large bandwidth value may result
        in under-fitting:
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = df.plot.kde(bw_method=0.3)
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = df.plot.kde(bw_method=3)
 
        Finally, the `ind` parameter determines the evaluation points for the
        plot of the estimated PDF:
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = df.plot.kde(ind=[1, 2, 3, 4, 5, 6])
        """
        return self(kind="kde", bw_method=bw_method, ind=ind, **kwargs)
 
    density = kde
 
    def area(self, x=None, y=None, stacked: bool = True, **kwargs) -> PlotAccessor:
        """
        Draw a stacked area plot.
 
        An area plot displays quantitative data visually.
        This function wraps the matplotlib area function.
 
        Parameters
        ----------
        x : label or position, optional
            Coordinates for the X axis. By default uses the index.
        y : label or position, optional
            Column to plot. By default uses all columns.
        stacked : bool, default True
            Area plots are stacked by default. Set to False to create a
            unstacked plot.
        **kwargs
            Additional keyword arguments are documented in
            :meth:`DataFrame.plot`.
 
        Returns
        -------
        matplotlib.axes.Axes or numpy.ndarray
            Area plot, or array of area plots if subplots is True.
 
        See Also
        --------
        DataFrame.plot : Make plots of DataFrame using matplotlib / pylab.
 
        Examples
        --------
        Draw an area plot based on basic business metrics:
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> df = pd.DataFrame({
            ...     'sales': [3, 2, 3, 9, 10, 6],
            ...     'signups': [5, 5, 6, 12, 14, 13],
            ...     'visits': [20, 42, 28, 62, 81, 50],
            ... }, index=pd.date_range(start='2018/01/01', end='2018/07/01',
            ...                        freq='M'))
            >>> ax = df.plot.area()
 
        Area plots are stacked by default. To produce an unstacked plot,
        pass ``stacked=False``:
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = df.plot.area(stacked=False)
 
        Draw an area plot for a single column:
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax = df.plot.area(y='sales')
 
        Draw with a different `x`:
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> df = pd.DataFrame({
            ...     'sales': [3, 2, 3],
            ...     'visits': [20, 42, 28],
            ...     'day': [1, 2, 3],
            ... })
            >>> ax = df.plot.area(x='day')
        """
        return self(kind="area", x=x, y=y, stacked=stacked, **kwargs)
 
    def pie(self, **kwargs) -> PlotAccessor:
        """
        Generate a pie plot.
 
        A pie plot is a proportional representation of the numerical data in a
        column. This function wraps :meth:`matplotlib.pyplot.pie` for the
        specified column. If no column reference is passed and
        ``subplots=True`` a pie plot is drawn for each numerical column
        independently.
 
        Parameters
        ----------
        y : int or label, optional
            Label or position of the column to plot.
            If not provided, ``subplots=True`` argument must be passed.
        **kwargs
            Keyword arguments to pass on to :meth:`DataFrame.plot`.
 
        Returns
        -------
        matplotlib.axes.Axes or np.ndarray of them
            A NumPy array is returned when `subplots` is True.
 
        See Also
        --------
        Series.plot.pie : Generate a pie plot for a Series.
        DataFrame.plot : Make plots of a DataFrame.
 
        Examples
        --------
        In the example below we have a DataFrame with the information about
        planet's mass and radius. We pass the 'mass' column to the
        pie function to get a pie plot.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> df = pd.DataFrame({'mass': [0.330, 4.87 , 5.97],
            ...                    'radius': [2439.7, 6051.8, 6378.1]},
            ...                   index=['Mercury', 'Venus', 'Earth'])
            >>> plot = df.plot.pie(y='mass', figsize=(5, 5))
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> plot = df.plot.pie(subplots=True, figsize=(11, 6))
        """
        if (
            isinstance(self._parent, ABCDataFrame)
            and kwargs.get("y", None) is None
            and not kwargs.get("subplots", False)
        ):
            raise ValueError("pie requires either y column or 'subplots=True'")
        return self(kind="pie", **kwargs)
 
    def scatter(self, x, y, s=None, c=None, **kwargs) -> PlotAccessor:
        """
        Create a scatter plot with varying marker point size and color.
 
        The coordinates of each point are defined by two dataframe columns and
        filled circles are used to represent each point. This kind of plot is
        useful to see complex correlations between two variables. Points could
        be for instance natural 2D coordinates like longitude and latitude in
        a map or, in general, any pair of metrics that can be plotted against
        each other.
 
        Parameters
        ----------
        x : int or str
            The column name or column position to be used as horizontal
            coordinates for each point.
        y : int or str
            The column name or column position to be used as vertical
            coordinates for each point.
        s : str, scalar or array-like, optional
            The size of each point. Possible values are:
 
            - A string with the name of the column to be used for marker's size.
 
            - A single scalar so all points have the same size.
 
            - A sequence of scalars, which will be used for each point's size
              recursively. For instance, when passing [2,14] all points size
              will be either 2 or 14, alternatively.
 
              .. versionchanged:: 1.1.0
 
        c : str, int or array-like, optional
            The color of each point. Possible values are:
 
            - A single color string referred to by name, RGB or RGBA code,
              for instance 'red' or '#a98d19'.
 
            - A sequence of color strings referred to by name, RGB or RGBA
              code, which will be used for each point's color recursively. For
              instance ['green','yellow'] all points will be filled in green or
              yellow, alternatively.
 
            - A column name or position whose values will be used to color the
              marker points according to a colormap.
 
        **kwargs
            Keyword arguments to pass on to :meth:`DataFrame.plot`.
 
        Returns
        -------
        :class:`matplotlib.axes.Axes` or numpy.ndarray of them
 
        See Also
        --------
        matplotlib.pyplot.scatter : Scatter plot using multiple input data
            formats.
 
        Examples
        --------
        Let's see how to draw a scatter plot using coordinates from the values
        in a DataFrame's columns.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> df = pd.DataFrame([[5.1, 3.5, 0], [4.9, 3.0, 0], [7.0, 3.2, 1],
            ...                    [6.4, 3.2, 1], [5.9, 3.0, 2]],
            ...                   columns=['length', 'width', 'species'])
            >>> ax1 = df.plot.scatter(x='length',
            ...                       y='width',
            ...                       c='DarkBlue')
 
        And now with the color determined by a column as well.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> ax2 = df.plot.scatter(x='length',
            ...                       y='width',
            ...                       c='species',
            ...                       colormap='viridis')
        """
        return self(kind="scatter", x=x, y=y, s=s, c=c, **kwargs)
 
    def hexbin(
        self, x, y, C=None, reduce_C_function=None, gridsize=None, **kwargs
    ) -> PlotAccessor:
        """
        Generate a hexagonal binning plot.
 
        Generate a hexagonal binning plot of `x` versus `y`. If `C` is `None`
        (the default), this is a histogram of the number of occurrences
        of the observations at ``(x[i], y[i])``.
 
        If `C` is specified, specifies values at given coordinates
        ``(x[i], y[i])``. These values are accumulated for each hexagonal
        bin and then reduced according to `reduce_C_function`,
        having as default the NumPy's mean function (:meth:`numpy.mean`).
        (If `C` is specified, it must also be a 1-D sequence
        of the same length as `x` and `y`, or a column label.)
 
        Parameters
        ----------
        x : int or str
            The column label or position for x points.
        y : int or str
            The column label or position for y points.
        C : int or str, optional
            The column label or position for the value of `(x, y)` point.
        reduce_C_function : callable, default `np.mean`
            Function of one argument that reduces all the values in a bin to
            a single number (e.g. `np.mean`, `np.max`, `np.sum`, `np.std`).
        gridsize : int or tuple of (int, int), default 100
            The number of hexagons in the x-direction.
            The corresponding number of hexagons in the y-direction is
            chosen in a way that the hexagons are approximately regular.
            Alternatively, gridsize can be a tuple with two elements
            specifying the number of hexagons in the x-direction and the
            y-direction.
        **kwargs
            Additional keyword arguments are documented in
            :meth:`DataFrame.plot`.
 
        Returns
        -------
        matplotlib.AxesSubplot
            The matplotlib ``Axes`` on which the hexbin is plotted.
 
        See Also
        --------
        DataFrame.plot : Make plots of a DataFrame.
        matplotlib.pyplot.hexbin : Hexagonal binning plot using matplotlib,
            the matplotlib function that is used under the hood.
 
        Examples
        --------
        The following examples are generated with random data from
        a normal distribution.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> n = 10000
            >>> df = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(n),
            ...                    'y': np.random.randn(n)})
            >>> ax = df.plot.hexbin(x='x', y='y', gridsize=20)
 
        The next example uses `C` and `np.sum` as `reduce_C_function`.
        Note that `'observations'` values ranges from 1 to 5 but the result
        plot shows values up to more than 25. This is because of the
        `reduce_C_function`.
 
        .. plot::
            :context: close-figs
 
            >>> n = 500
            >>> df = pd.DataFrame({
            ...     'coord_x': np.random.uniform(-3, 3, size=n),
            ...     'coord_y': np.random.uniform(30, 50, size=n),
            ...     'observations': np.random.randint(1,5, size=n)
            ...     })
            >>> ax = df.plot.hexbin(x='coord_x',
            ...                     y='coord_y',
            ...                     C='observations',
            ...                     reduce_C_function=np.sum,
            ...                     gridsize=10,
            ...                     cmap="viridis")
        """
        if reduce_C_function is not None:
            kwargs["reduce_C_function"] = reduce_C_function
        if gridsize is not None:
            kwargs["gridsize"] = gridsize
 
        return self(kind="hexbin", x=x, y=y, C=C, **kwargs)
 
 
_backends: dict[str, types.ModuleType] = {}
 
 
def _load_backend(backend: str) -> types.ModuleType:
    """
    Load a pandas plotting backend.
 
    Parameters
    ----------
    backend : str
        The identifier for the backend. Either an entrypoint item registered
        with importlib.metadata, "matplotlib", or a module name.
 
    Returns
    -------
    types.ModuleType
        The imported backend.
    """
    from importlib.metadata import entry_points
 
    if backend == "matplotlib":
        # Because matplotlib is an optional dependency and first-party backend,
        # we need to attempt an import here to raise an ImportError if needed.
        try:
            module = importlib.import_module("pandas.plotting._matplotlib")
        except ImportError:
            raise ImportError(
                "matplotlib is required for plotting when the "
                'default backend "matplotlib" is selected.'
            ) from None
        return module
 
    found_backend = False
 
    eps = entry_points()
    key = "pandas_plotting_backends"
    # entry_points lost dict API ~ PY 3.10
    # https://github.com/python/importlib_metadata/issues/298
    if hasattr(eps, "select"):
        entry = eps.select(group=key)  # pyright: ignore[reportGeneralTypeIssues]
    else:
        entry = eps.get(key, ())
    for entry_point in entry:
        found_backend = entry_point.name == backend
        if found_backend:
            module = entry_point.load()
            break
 
    if not found_backend:
        # Fall back to unregistered, module name approach.
        try:
            module = importlib.import_module(backend)
            found_backend = True
        except ImportError:
            # We re-raise later on.
            pass
 
    if found_backend:
        if hasattr(module, "plot"):
            # Validate that the interface is implemented when the option is set,
            # rather than at plot time.
            return module
 
    raise ValueError(
        f"Could not find plotting backend '{backend}'. Ensure that you've "
        f"installed the package providing the '{backend}' entrypoint, or that "
        "the package has a top-level `.plot` method."
    )
 
 
def _get_plot_backend(backend: str | None = None):
    """
    Return the plotting backend to use (e.g. `pandas.plotting._matplotlib`).
 
    The plotting system of pandas uses matplotlib by default, but the idea here
    is that it can also work with other third-party backends. This function
    returns the module which provides a top-level `.plot` method that will
    actually do the plotting. The backend is specified from a string, which
    either comes from the keyword argument `backend`, or, if not specified, from
    the option `pandas.options.plotting.backend`. All the rest of the code in
    this file uses the backend specified there for the plotting.
 
    The backend is imported lazily, as matplotlib is a soft dependency, and
    pandas can be used without it being installed.
 
    Notes
    -----
    Modifies `_backends` with imported backend as a side effect.
    """
    backend_str: str = backend or get_option("plotting.backend")
 
    if backend_str in _backends:
        return _backends[backend_str]
 
    module = _load_backend(backend_str)
    _backends[backend_str] = module
    return module