import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Ejemplo de DataFrame simulado (reemplaza con tus datos reales)

data = {
'Año': list(range(1980, 2014)),
'Brasil': [5000 + i50 for i in range(34)],
'Argentina': [4000 + i30 for i in range(34)],
'Perú': [3000 + i25 for i in range(34)],
'Colombia': [4500 + i40 for i in range(34)]
}

df = pd.DataFrame(data)

Estilo general con Seaborn

sns.set_theme(style="whitegrid", context="talk")
sns.set_palette("Set2") # Paleta amigable para la vista

Crear la figura

plt.figure(figsize=(12, 7))
plt.plot(df['Año'], df['Brasil'], linewidth=3, marker='o', label='Brasil')
plt.plot(df['Año'], df['Argentina'], linewidth=3, marker='o', label='Argentina')
plt.plot(df['Año'], df['Perú'], linewidth=3, marker='o', label='Perú')
plt.plot(df['Año'], df['Colombia'], linewidth=3, marker='o', label='Colombia')

Personalización

plt.title(" Tendencias de Inmigración a Canadá desde Países de América Latina (1980-2013)",
fontsize=18, fontweight='bold', color='darkblue')
plt.xlabel("Año", fontsize=14)
plt.ylabel("Número de Inmigrantes", fontsize=14)
plt.xticks(range(1980, 2014, 5)) # ticks cada 5 años
plt.legend(title="País", fontsize=12, title_fontsize=13)
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

plt.tight_layout()
plt.show()