Aprende Gráficas de Líneas Múltiples | Creación de Gráficos Comúnmente Utilizados

A menudo, es necesario crear múltiples gráficos de líneas en un solo objeto Axes para comparar diferentes tendencias o patrones. Esto se puede realizar de dos maneras principales. Aquí se muestra el primer enfoque.

A continuación se presenta una muestra de las temperaturas medias anuales (en $\degree$ F) de Seattle y Boston:


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import pandas as pd
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
print(weather_df.head())

Se utilizarán dos gráficos de líneas para comparar los datos de Seattle y Boston.

Primera opción

Llamar a plot() dos veces para dibujar dos gráficos de líneas separados en los mismos Axes. Los índices de la Serie (años) se convierten automáticamente en los valores del eje x para ambas líneas.


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv', index_col=0)
# Calling the plot() function for each of the line plots
plt.plot(weather_df['Boston'], '-o')
plt.plot(weather_df['Seattle'], '-o')
plt.show()

Segunda opción

Aquí se llama a plot() una sola vez. Debido a que ambas series tienen marcadores, matplotlib las trata como dos gráficos separados, utilizando nuevamente sus índices para el eje x.

Si no se proporcionan marcadores, plot() dibuja solo una línea, usando la primera Serie como x y la segunda como y.


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv', index_col=0)
# Calling the plot() function once for two line plots
plt.plot(weather_df['Boston'], '-o', weather_df['Seattle'], '-o')
plt.show()

Tercera opción

También es posible pasar el DataFrame completo a plot(). Cada columna se convierte en una línea separada y el índice del DataFrame se utiliza para el eje x. Esta es una forma rápida de visualizar múltiples series temporales o características sin llamar repetidamente a plot().


              123456
            
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv', index_col=0)
# Calling the plot() function for whole DataFrame
plt.plot(weather_df, '-o')
plt.show()

Estudiar más

Siéntase libre de explorar aún más sobre los gráficos de líneas con la documentación de la función plot().

Tarea

Swipe to start coding

Utilizar la función correcta para crear 2 gráficos de líneas.
Pasar data_linear como argumento en la primera función de gráfico, sin utilizar marcadores.
Pasar data_squared como argumento en la segunda función, utilizando marcadores 'o' con línea sólida.

Solución

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 2

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