要在Pandas中绘制ROC曲线，通常会使用Python的matplotlib库。以下是一个简单的示例代码，演示如何在Pandas中绘制ROC曲线：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
# 假设有一个包含真实标签和预测概率的数据框
data = {
'true_label': [0, 1, 1, 0, 1, 0],
'prob': [0.1, 0.9, 0.8, 0.3, 0.7, 0.4]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算ROC曲线的参数
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(df['true_label'], df['prob'])
roc_auc = roc_auc_score(df['true_label'], df['prob'])
# 绘制ROC曲线
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
以上代码示例中，首先创建一个包含真实标签和预测概率的数据框。然后使用roc_curve和roc_auc_score函数计算ROC曲线的参数，最后使用matplotlib库绘制ROC曲线。您可以根据自己的数据和需求进行相应的调整和修改。
