python数据可视化绘制图表

请问怎么以matplotlib.pyplot为基础，根据以下数据设计出一个可行的可视化图表，绘制10到20条以内数据即可。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df=pd.read_csv('musicDouban250.csv',nrows=10)#nrows=10限度读取数据条数
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题

plt.show()

。
以下是爬取数据表代码

# 程序功能：爬取豆瓣音乐TOP250的数据
# 作者: 
import requests  # 发送请求
from bs4 import BeautifulSoup  # 解析网页
import pandas as pd  # 存取csv
from time import sleep  # 等待时间

music_name = []  # 专辑名称
music_url = []  # 专辑链接
music_star = []  # 专辑评分
music_star_people = []  # 评分人数
music_singer = []  # 歌手
music_pub_date = []  # 发行日期
music_type = []  # 类型
music_media = []  # 介质
music_style = []  # 曲风


def get_music_info(url, headers):
    """
    获取豆瓣音乐详情数据
    :param url: 爬取地址
    :param headers: 爬取请求头
    :return: None
    """
    res = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    for music in soup.select('.item'):
        name = music.select('.pl2 a')[0].text.replace('\n', '').replace('                ', ' ').strip()  # 专辑名称
        music_name.append(name)
        url = music.select('.pl2 a')[0]['href']  # 专辑链接
        music_url.append(url)
        try:
            star = music.select('.rating_nums')[0].text  # 电影评分
        except:
            star = ''
        music_star.append(star)
        star_people = music.select('.pl')[1].text  # 评分人数
        star_people = star_people.strip().replace(' ', '').replace('人评价', '').replace('(\n', '').replace('\n)',
                                                                                                         '')  # 数据清洗
        music_star_people.append(star_people)
        music_infos = music.select('.pl')[0].text.strip()  # 歌手、发行日期、类型、介质、曲风
        # print('music_infos is:')
        # print(music_infos)
        if name == '浮躁' or name == '3颗猫饼干 三颗猫饼干 / Three Cat Cookies':
            singer = music_infos.split(' / ')[0]
            music_singer.append(singer)
            pub_date = music_infos.split(' / ')[1]
            music_pub_date.append(pub_date)
            type = None
            music_type.append(type)
            media = music_infos.split(' / ')[2]
            music_media.append(media)
            style = music_infos.split(' / ')[3]
            music_style.append(style)
        elif name == '陪我歌唱 苏打绿台北小巨蛋演唱会Live Cd:陪我歌唱':
            singer = music_infos.split(' / ')[0]
            music_singer.append(singer)
            pub_date = music_infos.split(' / ')[1]
            music_pub_date.append(pub_date)
            type = music_infos.split(' / ')[2]
            music_type.append(type)
            media = music_infos.split(' / ')[3]
            music_media.append(media)
            style = None
            music_style.append(style)
        else:
            singer = music_infos.split(' / ')[0]
            music_singer.append(singer)
            pub_date = music_infos.split(' / ')[1]
            music_pub_date.append(pub_date)
            type = music_infos.split(' / ')[2]
            music_type.append(type)
            media = music_infos.split(' / ')[3]
            music_media.append(media)
            style = music_infos.split(' / ')[4]
            music_style.append(style)


def save_to_csv(csv_name):
    """
    数据保存到csv
    :return: None
    """
    df = pd.DataFrame()  # 初始化一个DataFrame对象
    df['专辑名称'] = music_name
    df['专辑链接'] = music_url
    df['专辑评分'] = music_star
    df['评分人数'] = music_star_people
    df['歌手'] = music_singer
    df['发行日期'] = music_pub_date
    df['类型'] = music_type
    df['介质'] = music_media
    df['曲风'] = music_style
    df.to_csv(csv_name, encoding='utf_8_sig')  # 将数据保存到csv文件


if __name__ == "__main__":
    # 定义一个请求头(防止反爬)
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'}
    # 开始爬取豆瓣数据
    for i in range(10):  # 爬取共10页，每页25条数据
        page_url = 'https://music.douban.com/top250?start={}'.format(str(i * 25))
        print('开始爬取第{}页，地址是:{}'.format(str(i + 1), page_url))
        get_music_info(page_url, headers)
        sleep(1)  # 等待1秒(防止反爬)
    # 保存到csv文件（第456页只有24首，所以总数量是247）
    save_to_csv(csv_name="musicDouban250.csv")

你想要可视化什么？这里有太多列数据了。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df=pd.read_csv('musicDouban250.csv',nrows=20)#nrows=20限度读取数据条数
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题

df = df.iloc[10:20] #取出10到20条数据
plt.bar(df['专辑名称'], df['专辑评分'])
plt.xticks(rotation=45) #旋转x轴标签
plt.xlabel('专辑名称')
plt.ylabel('专辑评分')
plt.title('排名10-20')
plt.show()