Tracer un DataFrame
Fait partie de la section Données et visualisations du Journey Machine Learning de Coddy. Leçon 47 sur 60.
Un tableau contient déjà les nombres dont un graphique a besoin. À la fin de ce chapitre, un tableau vous permettra d’obtenir ceci :
Tout commence par un seul appel. df.plot prend deux noms de colonnes : x= en abscisse, y= en ordonnée :
sales = pd.DataFrame({"day": [1, 2, 3, 4, 5], "cups": [12, 18, 15, 25, 30]})
fig, ax = plt.subplots()
sales.plot(x="day", y="cups", ax=ax)
ax.set_title("Lemonade Sales")
plt.show()Cela dessine le graphique ci-dessous. pandas étiquette l’axe des x day et nomme la ligne cups dans une légende, à lui tout seul :
ax=ax place la ligne sur tes axes. Sans cela, pandas crée une nouvelle figure et ton titre se retrouve sur un graphique vide.
Défi
MoyenUne station de mesure a enregistré le niveau de l’eau toutes les heures au cours d’une nuit orageuse. river.csv contient hour, level_cm et rain_mm.
- Crée une figure et des axes.
- Utilise
river.plotpour tracerlevel_cmen fonction dehoursur ces axes. - Donne-lui le titre
River Level, nomme l’axe yLevel (cm), puis affiche-la.
Le résultat devrait ressembler à celui-ci, provenant d’une station située en amont :
Ton programme n’affiche rien : Coddy vérifie ton graphique et le décrit dans la sortie.
Essayez vous-même
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
river = pd.read_csv("river.csv")
# Écrivez votre code ci-dessous
Testez-vousCette leçon comprend un petit quiz. Commencez la leçon pour y répondre et suivre votre progression.
Toutes les leçons de Données et visualisations
1Introduction
Bonjour, Machine LearningQu’est-ce qu’un modèle ?Importer des bibliothèquesVotre premier graphique4Façonner les données
Remodeler les tableauxJoindre des tableauxNombres aléatoiresRécapitulatif : simulation de dés7DataFrames pandas
SeriesDataFramesLecture de fichiers CSVInspection des donnéesSélection de colonnesRécapitulatif : notes de films10Tracer des DataFrames
Tracer un DataFrameNuage de points à partir de colonnesUne couleur par groupeHistogramme d’une colonneRécapitulatif : ventes du café2Tableaux NumPy
Créer des tableauxForme et taillePlages de nombresIndexation et découpageRécapitulatif : grille de températures5Graphiques en courbes et nuages de points
Étiquettes et titresNuages de pointsPlusieurs courbes et légendesCouleurs et marqueursFigures et axesRécapitulatif : pas hebdomadaires3Calculs sur les tableaux
Opérations mathématiques sur des tableaux entiersStatistiques récapitulativesStatistiques par axeDiffusionMasques booléensRécapitulatif : notes d’examen6Graphiques de données
Diagrammes en barresHistogrammesPlusieurs graphiques en unImages sous forme de tableauxRécapitulatif : rapport sur les précipitationsEntraînez-vous par vous-même : Compilateur Python en ligne