下面是“pandas数据处理之绘图的实现”的完整攻略：
1. pandas简介
Pandas是一个基于NumPy的Python库，用于数据处理、数据分析和数据可视化。它提供了大量的数据处理功能，包括数据清洗、数据处理、数据变换、数据分组、数据统计等等。
2. pandas绘图的实现
pandas库提供了plot方法，可以方便地绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图等等。这里我们以折线图和散点图为例进行说明：
2.1 折线图
折线图通常用于表示时间序列数据，可以用plot方法实现。以下是绘制折线图的示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成数据
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(50).cumsum()
# 创建Series对象
s = pd.Series(data)
# 绘制折线图
s.plot()
plt.show()
上述代码中，我们首先随机生成50个数，然后用cumsum方法求出它们的累计和。接着使用pd.Series方法创建一个Series对象，最后调用plot方法绘制折线图。
2.2 散点图
散点图通常用于表示两组数据之间的关系，可以用scatter方法实现。以下是绘制散点图的示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成数据
np.random.seed(0)
data1 = np.random.randn(50)
data2 = np.random.randn(50)
# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'x': data1, 'y': data2})
# 绘制散点图
df.plot(kind='scatter', x='x', y='y')
plt.show()
上述代码中，我们首先生成两组随机数据data1和data2，然后用pd.DataFrame方法创建一个DataFrame对象，并指定x和y列分别对应data1和data2。最后调用plot方法并指定kind=’scatter’绘制散点图。
3. 总结
本次攻略介绍了pandas库的绘图功能，能够方便地绘制各种类型的图表。通过学习本次攻略，你应该已经了解了如何用pandas库绘制折线图和散点图。在日常数据处理和数据分析中，pandas库是一个非常强大的工具，可以大大提高工作效率。