gcf方法在V0.14中被删除，下面的代码对我来说很有效：

plot = dtf.plot()
fig = plot.get_figure()
fig.savefig("output.png")

你可以使用ax.figure.savefig()，就像对这个问题的评论中建议的那样：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([0, 1])
ax = df.plot.line()
ax.figure.savefig('demo-file.pdf')

与其他答案中建议的ax.get_figure().savefig()相比，这没有实际好处，因此您可以选择您认为最美观的选项。实际上，get_figure()只是返回self.figure：

# Source from snippet linked above
def get_figure(self):
    """Return the `.Figure` instance the artist belongs to."""
    return self.figure

所以我不完全确定为什么这是有效的，但它保存了一个图像与我的情节：

dtf = pd.DataFrame.from_records(d,columns=h)
dtf2.plot()
fig = plt.gcf()
fig.savefig('output.png')

我猜我最初的帖子中的最后一个片段保存为空白，因为图从来没有得到pandas生成的轴。使用上面的代码，gcf（）调用（get current figure）从一些神奇的全局状态返回图对象，它自动烘焙上面一行中绘制的轴。

对我来说，在plot()函数之后使用plt.savefig()函数似乎很容易：

import matplotlib.pyplot as plt
dtf = pd.DataFrame.from_records(d,columns=h)
dtf.plot()
plt.savefig('~/Documents/output.png')

• 其他的答案是将情节保存为单个情节，而不是子情节。
• 在存在子图的情况下，绘图API返回matplotlib.axes.Axes的numpy.ndarray

import pandas as pd
import seaborn as sns  # for sample data
import matplotlib.pyplot as plt
# load data
df = sns.load_dataset('iris')
# display(df.head())
   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  setosa

使用pandas.DataFrame.plot()绘图

• 下面的示例使用kind='hist'，但在指定'hist'以外的内容时是相同的解决方案
• 使用[0]从数组中获取axes之一，并使用.get_figure()提取图形。

fig = df.plot(kind='hist', subplots=True, figsize=(6, 6))[0].get_figure()
plt.tight_layout()
fig.savefig('test.png')

使用pandas.DataFrame.hist()绘图

1：

• 在本例中，我们将df.hist分配给用plt.subplots创建的Axes，并保存fig。
• 4和1分别用于nrows和ncols，但是也可以使用其他配置，例如2和2。

fig, ax = plt.subplots(nrows=4, ncols=1, figsize=(6, 6))
df.hist(ax=ax)
plt.tight_layout()
fig.savefig('test.png')

2：

• 使用.ravel()来展平Axes的数组

fig = df.hist().ravel()[0].get_figure()
plt.tight_layout()
fig.savefig('test.png')

这可能是一个更简单的方法：
（DesiredFigure）.get_figure（）.savefig（'figure_name.png'）
即

dfcorr.hist(bins=50).get_figure().savefig('correlation_histogram.png')