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Gráficos de Múltiplas Linhas

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

Segue 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())

Serão utilizados dois gráficos de linha para comparar os dados de Seattle e Boston.

Primeira Opção

A função plot() é utilizada duas vezes para criar dois gráficos de linha separados no mesmo objeto Axes. Lembre-se de que os índices da pandas do Series são usados como valores do eixo x — neste exemplo, os anos servem como índices.


              1234567
            
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

Neste exemplo, a função plot() é chamada apenas uma vez. Como marcadores são especificados para ambas as séries de dados, o matplotlib interpreta como dois gráficos separados e utiliza os índices das Series como valores do eixo x.

Se os marcadores não forem especificados, a função cria apenas um único gráfico, utilizando a primeira pandas do Series para o eixo x e a segunda para o eixo 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

Outra maneira de criar múltiplos gráficos de linha em uma única chamada é passar o DataFrame inteiro diretamente para a função plot().

Neste caso, o matplotlib trata automaticamente cada coluna do DataFrame como um gráfico de linha separado. O índice do DataFrame é utilizado para o eixo x, e os valores de cada coluna são plotados no eixo y.

Essa abordagem é conveniente quando se deseja visualizar rapidamente múltiplas características em um índice comum (como tempo ou categorias), sem a necessidade de chamar manualmente o plot() para cada uma delas.


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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()

Aprofunde-se

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

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo

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Seção 2. Capítulo 2

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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())

Serão utilizados dois gráficos de linha para comparar os dados de Seattle e Boston.

Primeira Opção


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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

Se os marcadores não forem especificados, a função cria apenas um único gráfico, utilizando a primeira pandas do Series para o eixo x e a segunda para o eixo 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

Outra maneira de criar múltiplos gráficos de linha em uma única chamada é passar o DataFrame inteiro diretamente para a função plot().


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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()

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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.

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