要在Pandas中繪制ROC曲線，通常會使用Python的matplotlib庫。以下是一個簡單的示例代碼，演示如何在Pandas中繪制ROC曲線：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score

# 假設有一個包含真實標簽和預測概率的數據框
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)

# 計算ROC曲線的參數
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(df['true_label'], df['prob'])
roc_auc = roc_auc_score(df['true_label'], df['prob'])

# 繪制ROC曲線
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()

以上代碼示例中，首先創建一個包含真實標簽和預測概率的數據框。然后使用roc_curve和roc_auc_score函數計算ROC曲線的參數，最后使用matplotlib庫繪制ROC曲線。您可以根據自己的數據和需求進行相應的調整和修改。