Gráficos de Múltiplas Linhas
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 °F) de Seattle e Boston:
12345import 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
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.
1234567import 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.
123456import 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 plot() manualmente para cada uma delas.
123456import 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()
Sinta-se à vontade para explorar ainda mais sobre gráficos de linhas com a documentação da função plot().
Swipe to start coding
- Utilize a função correta para criar 2 gráficos de linhas.
- Passe
data_linearcomo argumento na primeira função de plotagem, sem utilizar marcadores. - Passe
data_squaredcomo argumento na segunda função, utilizando marcadores'o'com linha sólida.
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Can you explain the differences between the three plotting options?
How can I customize the appearance of the plots, such as colors or line styles?
What should I do if I want to add a legend or axis labels to these plots?
Awesome!
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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 °F) de Seattle e Boston:
12345import 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
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.
1234567import 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.
123456import 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 plot() manualmente para cada uma delas.
123456import 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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