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Grafici a Linee Multiple

Spesso è necessario creare più grafici a linee su un singolo oggetto Axes per confrontare diverse tendenze o pattern. Questo può essere fatto in due modi principali. Ecco il primo approccio.

Ecco un esempio delle temperature medie annuali (in $\degree$ F) di Seattle e Boston:


              12345
            
import pandas as pd
url = 'https://staging-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())

Due grafici a linee verranno utilizzati per confrontare i dati di Seattle e Boston.

Prima Opzione

La funzione plot() viene utilizzata due volte per creare due grafici a linee separati sullo stesso oggetto Axes. Ricorda che gli indici della pandas di Series sono utilizzati come valori dell'asse x — in questo esempio, gli anni fungono da indici.


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://staging-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()

Seconda Opzione

In questo esempio, la funzione plot() viene chiamata solo una volta. Poiché i marker sono specificati per entrambe le serie di dati, matplotlib le interpreta come due grafici separati e utilizza gli indici delle Series come valori dell'asse x.

Se i marker non sono specificati, la funzione crea un solo grafico, utilizzando la prima pandas di Series per l'asse x e la seconda per l'asse y.


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://staging-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()

Terza opzione

Un altro modo per creare più grafici a linee in una singola chiamata è passare l'intero DataFrame direttamente alla funzione plot().

In questo caso, matplotlib tratta automaticamente ogni colonna del DataFrame come un grafico a linee separato. L'indice del DataFrame viene utilizzato per l'asse x, mentre i valori di ciascuna colonna vengono tracciati sull'asse y.

Questo approccio è conveniente quando si desidera visualizzare rapidamente più caratteristiche su un indice comune (come il tempo o le categorie), senza dover chiamare manualmente plot() per ciascuna di esse.


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://staging-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()

Approfondisci

Sentiti libero di approfondire ulteriormente i grafici a linee consultando la documentazione della funzione plot().

Compito

Swipe to start coding

Utilizzare la funzione corretta per creare 2 grafici a linee.
Passare data_linear come argomento nella prima funzione di plot, senza utilizzare marker.
Passare data_squared come argomento nella seconda funzione, utilizzando marker 'o' con linea continua.

Soluzione

Cambia al desktop per esercitarti nel mondo realeContinua da dove ti trovi utilizzando una delle opzioni seguenti

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 2. Capitolo 2

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Grafici a Linee Multiple

Spesso è necessario creare più grafici a linee su un singolo oggetto Axes per confrontare diverse tendenze o pattern. Questo può essere fatto in due modi principali. Ecco il primo approccio.

Ecco un esempio delle temperature medie annuali (in $\degree$ F) di Seattle e Boston:


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import pandas as pd
url = 'https://staging-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())

Due grafici a linee verranno utilizzati per confrontare i dati di Seattle e Boston.

Prima Opzione


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://staging-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()

Seconda Opzione

Se i marker non sono specificati, la funzione crea un solo grafico, utilizzando la prima pandas di Series per l'asse x e la seconda per l'asse y.


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://staging-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()

Terza opzione

Un altro modo per creare più grafici a linee in una singola chiamata è passare l'intero DataFrame direttamente alla funzione plot().


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://staging-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()

Approfondisci

Sentiti libero di approfondire ulteriormente i grafici a linee consultando la documentazione della funzione plot().

Compito

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Utilizzare la funzione corretta per creare 2 grafici a linee.
Passare data_linear come argomento nella prima funzione di plot, senza utilizzare marker.
Passare data_squared come argomento nella seconda funzione, utilizzando marker 'o' con linea continua.

Soluzione

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