Tracer des DataFrames pandas
Transformez un DataFrame pandas en graphique avec df.plot et personnalisez-le avec Matplotlib.
Introduction
pandas intègre Matplotlib : df.plot trace un graphique directement depuis un DataFrame et utilise les noms de colonnes pour la légende. Il renvoie un Axes Matplotlib, donc tout ce que vous avez appris sert encore pour les titres, étiquettes et styles.
x="month" place les mois sur l'axe x et y=[...] choisit les colonnes à tracer ; kind choisit le graphique ("line", "bar", "barh", "area"...). df.plot renvoie ax, l'Axes Matplotlib habituel, donc ax.set_ylabel et ax.set_title fonctionnent comme avant. rot=0 garde les mois à l'horizontale et stacked=True empilerait les barres.
Visualiseur interactif
Changez kind, choisissez les colonnes et empilez-les. pandas trace avec Matplotlib et renvoie un Axes que vous pouvez encore personnaliser.
Exemple Matplotlib exécutable
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"month": ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"],
"coffee": [120, 110, 130, 150, 170, 160],
"tea": [80, 85, 90, 70, 60, 65],
})
ax = df.plot(x="month", y=["coffee", "tea"], kind="bar", rot=0, figsize=(7, 4))
ax.set_ylabel("Cups sold")
ax.set_title("Drinks sold per month")
plt.show()
