Tracer un graphique linéaire avec des points de données dans Pandas

1. Tracer un graphique à ligne unique avec des points de données dans les pandas
2. Tracer un graphique à lignes multiples avec des points de données dans les pandas

Pandas est une bibliothèque d’analyse de données open source en Python. Il fournit de nombreuses méthodes intégrées pour effectuer des opérations sur des données numériques.

La visualisation de données est très populaire de nos jours pour analyser rapidement les données à travers des visuels. Nous pouvons visualiser les données dans la base de données Pandas via une bibliothèque appelée Matplotlib.

Il fournit de nombreux types de graphiques pour tracer les données.

Tracer un graphique à ligne unique avec des points de données dans les pandas

Un tracé linéaire est un graphique qui illustre une série de points de données appelés marqueurs, reliés par une ligne droite. Il représente l’évolution des points de données ou des tendances au fil du temps.

Dans l’exemple suivant, nous avons les données météorologiques. Pour tracer la relation entre les dates et les températures, nous devons d’abord convertir les colonnes requises en une liste à l’aide de la méthode list().

A l’aide du plot(), on peut tracer le graphique linéaire en spécifiant le x et le y.

Nous pouvons décorer davantage le graphique en spécifiant la ligne color, style de ligne, marqueur et étiquette. Nous avons également fourni le titre des deux axes en utilisant les méthodes xlabel() et ylabel().

Pour faire pivoter l’étiquette x, nous avons utilisé la méthode xticks(). La méthode legend() affiche l’étiquette de la ligne avec sa couleur sur le coin du graphique pour plus de clarté.

Enfin, nous appelons la méthode show() pour afficher le graphique linéaire, illustrant la relation entre les dates et les températures.

Exemple de code :

# Python 3.x
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("weather_data.csv")
display(df)
date = df["Date"]
temp = df["Temperature in Celcius"]
x = list(date)
y = list(temp)
plt.plot(x, y, color="g", linestyle="solid", marker="o", label="Temperature")
plt.xlabel("Date")
plt.xticks(rotation=25)
plt.ylabel("Temperature in Celcius")
plt.title("Temperature Data")
plt.legend()
plt.show()

Production:

Tracer un graphique à lignes multiples avec des points de données dans les pandas

Supposons que nous voulions visualiser plusieurs attributs d’une dataframe Pandas dans un graphique. Dans ce cas, nous devons créer de nombreux tracés linéaires, chacun pour une seule ligne.

Chaque ligne a une color et une étiquette différentes. Nous avons montré le graphique linéaire pour la température et l’humidité pour chaque date dans l’exemple suivant.

Ici, la légende permet de différencier les lignes représentant la température et l’humidité.

Exemple de code :

# Python 3.x
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("weather_data.csv")
display(df)
date = df["Date"]
temp = df["Temperature in Celcius"]
humidity = df["Humidity in %"]
x = list(date)
y1 = list(temp)
y2 = list(humidity)
plt.plot(x, y1, color="g", linestyle="solid", marker="o", label="Temperature")
plt.plot(x, y2, color="b", linestyle="solid", marker="o", label="Humidity")
plt.xlabel("Date")
plt.xticks(rotation=25)
plt.title("Temperature and Humidity Data")
plt.legend()
plt.show()

Production: