Aprenda Gráficos de Múltiplas Linhas | Criando Gráficos Comumente Utilizados

Frequentemente, é necessário criar múltiplos gráficos de linhas em um único objeto Axes para comparar diferentes tendências ou padrões. Isso pode ser feito de duas maneiras principais. Veja a primeira abordagem.

A seguir, uma amostra das temperaturas médias anuais (em $\degree$ F) de Seattle e 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())

Dois gráficos de linhas serão utilizados para comparar os dados de Seattle e Boston.

Primeira Opção

Chame plot() duas vezes para desenhar dois gráficos de linha separados no mesmo Axes. Os índices das Series (anos) tornam-se automaticamente os valores do eixo x para ambas as linhas.


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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 Opção

Aqui, plot() é chamado uma vez. Como ambas as séries possuem marcadores, o matplotlib trata-as como dois gráficos separados, novamente utilizando seus índices para o eixo x.

Se nenhum marcador for fornecido, plot() desenha apenas uma linha, utilizando a primeira Series como x e a 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()

Terceira Opção

Também é possível passar o DataFrame inteiro para plot(). Cada coluna se torna uma linha separada, e o índice do DataFrame é utilizado para o eixo x. Esta é uma maneira rápida de visualizar múltiplas séries temporais ou características sem chamar plot() repetidamente.


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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 whole DataFrame
plt.plot(weather_df, '-o')
plt.show()

Estude Mais

Sinta-se à vontade para explorar ainda mais sobre gráficos de linhas com a documentação da função plot().

Tarefa

Swipe to start coding

Utilize a função correta para criar 2 gráficos de linhas.
Passe data_linear como argumento na primeira função de plotagem, sem utilizar marcadores.
Passe data_squared como argumento na segunda função, utilizando marcadores 'o' com linha sólida.

Solução

Tudo estava claro?

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Seção 2. Capítulo 2

single

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Suggested prompts:

Can you explain the differences between the three plotting options?

How can I add a legend or labels to these plots?

What other customizations can I apply to these line plots?

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