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Creare un grafico da un DataFrame

Fa parte della sezione Dati e grafici del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 47 di 60.

Una tabella contiene già i numeri di cui ha bisogno un grafico. Alla fine di questo capitolo, una tabella ti darà questo:

Due grafici ricavati da una tabella di una libreria: una linea che mostra i clienti al giorno nell'arco di due settimane e un istogramma delle vendite giornaliere

Si inizia con una chiamata. df.plot accetta due nomi di colonne: x= sull’asse orizzontale, y= su quello verticale:

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()

Questo disegna il grafico qui sotto. pandas etichetta l’asse x day e assegna automaticamente il nome cups alla linea nella legenda:

Una linea che mostra le tazze di limonata nell’arco di cinque giorni, che sale da 12 a 30 con un calo al giorno 3, asse x etichettato day, legenda cups

ax=ax inserisce la linea sugli assi. Senza, pandas crea una nuova figura e il titolo finisce su un grafico vuoto.

challenge icon

Sfida

Medio

Un idrometro ha registrato il livello dell’acqua ogni ora durante una notte di tempesta. river.csv contiene hour, level_cm e rain_mm.

  1. Crea una figura e degli assi.
  2. Usa river.plot per tracciare level_cm rispetto a hour su quegli assi.
  3. Assegna il titolo River Level, etichetta l’asse y Level (cm) e visualizzalo.

Il tuo grafico dovrebbe assomigliare a questo, realizzato da un idrometro a monte:

Una linea intitolata River Level, asse x hour da 0 a 12, asse y Level (cm), che sale da 60 fino a un picco di 88 all’ora 7, poi scende gradualmente a 75, legenda level_cm

Il tuo programma non stampa nulla: Coddy controlla il tuo grafico e lo descrive nell’output.

Provalo tu

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

river = pd.read_csv("river.csv")

# Scrivi il tuo codice qui sotto
quiz iconMettiti alla prova

Questa lezione include un breve quiz. Inizia la lezione per rispondere e tenere traccia dei tuoi progressi.

Tutte le lezioni di Dati e grafici

1Introduzione

Ciao, Machine LearningChe cos'è un modello?Importare le librerieIl tuo primo grafico

4Modellare i dati

Rimodellare gli arrayUnire gli arrayNumeri casualiRipasso: simulazione del lancio dei dadi

7DataFrame di pandas

SerieDataFrameLettura di file CSVEsaminare i datiSelezionare le colonneRiepilogo: valutazioni dei film

10Creare grafici con i DataFrame

Creare un grafico da un DataFrameGrafico a dispersione da colonneUn colore per gruppoIstogramma di una colonnaRiepilogo: vendite della caffetteria

2Array NumPy

Creazione di arrayForma e dimensioneIntervalli di numeriIndicizzazione e slicingRiepilogo: griglia delle temperature

5Grafici a linee e a dispersione

Etichette e titoliGrafici a dispersionePiù linee e legendeColori e marcatoriFigure e assiRiepilogo: passi settimanali

8Filtraggio e ordinamento

Selezionare le righeFiltrare le righeOrdinare i valoriNuove colonneRiepilogo: i prodotti migliori

11Dataset per il ML

Dataset integratiCaratteristiche ed etichetteEsplorare per classeRappresentare graficamente le classiRiepilogo: dataset Wine

3Matematica con gli array

Operazioni matematiche su interi arrayStatistiche riassuntiveStatistiche per asseBroadcastingMaschere booleaneRiepilogo: voti d'esame

6Grafici per i dati

Grafici a barreIstogrammiPiù grafici in unoImmagini come arrayRiepilogo: rapporto sulle precipitazioni

9Raggruppamento e pulizia

Conteggio dei valoriRaggruppare i datiDiversi riepiloghiValori mancantiRiepilogo: risultati del sondaggio

12Sfide finali

Report sulle venditeLetture dei sensoriLe cifre a colpo d’occhioEsploratore dei pinguini

Esercitati da solo: Compilatore Python online