可視化メソッドplotの実装方法の違いが生じる理由を教えて欲しい

Question

折れ線グラフの実装には、PandasのDataFrame,Seriesモジュールのplotメソッドと、Matplotlibのモジュールのplotのline関数を使う方法があるという認識は合っていますか？

データフレーム型のデータの視覚化の勉強中、折れ線グラフの表示で２通りの書き方があることに気づきました。
この２つの違いがなんなのか自分なりに調べてみたところ、このような結論に至りました。
よろしくお願いいたします。

該当のソースコード

DataFrame型のデータ名はdfとしています。

df.plot(kind='line')
df.plot.line()

Answer 1

df.plot.line() は kind='line' を指定して呼び出した df.plot(kind='line') と同じです。

pandas/_core.py at v0.23.1 · pandas-dev/pandas · GitHub

    def line(self, x=None, y=None, **kwds):
        return self(kind='line', x=x, y=y, **kwds)

PandasのDataFrame,Seriesモジュールのplotメソッドと、Matplotlibのモジュールのplotのline関数を使う方法があるという認識は合っていますか？

どちらも内部で matplotlib を使っていることには変わりません。

Answer 2

df.plot(kind='line')
df.plot.line()

これはどちらもpandasの用意しているメソッドで、基本的に同じものです。

New in version 0.17.0: Each plot kind has a corresponding method on the DataFrame.plot accessor: df.plot(kind='line') is equivalent to df.plot.line().

pandas.DataFrame.plot — pandas 0.23.4 documentation

plot accessorを直接callしてもいいし、plot accessorから更に属性参照を使ってkind引数を指定したのと同じ効果を産むこともできるだけで、さほど大きな違いはありません。

matplotlibの場合は、もっと違いが大きいです（といっても、pandasもバックエンドではmatplotlibを使っているのですが）。たとえば、こんな風にして使います。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

matplotlibは汎用のプロット用ライブラリで、関数（またはメソッド）に「プロットしたいデータを配列などの形式で直接渡す」使い方が普通です。pandasのDataFrameからplotする場合、プロットする列をよしなに切り取ってくれたりといった機能がありますし、見た目などもある程度は整えてプロットしてくれますが、matplotlibを直接使う場合はそういった処理は「自分でやる」ことになります。