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comment tracer deux colonnes d'une seule trame de données sur l'axe Y du graphique linéaire

J'ai dataframe total_year qui contient trois colonnes (année, action, comédie).

total_year

enter image description here

je veux tracer la colonne de l'année sur l'axe X et (action et comédie) sur l'axe Y.

Comment je peux tracer deux colonnes (aciton et comédie) sur l'axe Y. Voici mon code. il trace seulement 1 colonne sur l'axe Y.

total_year[-15:].plot(x='year', y='action' ,figsize=(10,5), grid=True  )
pythonpandasmatplotlibplotdata-science
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Bilal Butt

Pandas.DataFrame.plot() par défaut utilise l'index pour tracer l'axe X, toutes les autres colonnes numériques seront utilisées comme valeurs Y.

Donc, définir la colonne year comme index fera l'affaire:

total_year.set_index('year').plot(figsize=(10,5), grid=True)
8
MaxU

Au lieu d'un seul nom de colonne, vous pouvez fournir plusieurs colonnes à tracer à l'argument y de pandas fonction de traçage. Celles-ci doivent être spécifiées sous forme de liste.

df.plot(x="year", y=["action", "comedy"])

Exemple complet:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"year": [1914,1915,1916,1919,1920],
                   "action" : [2.6,3.4,3.25,2.8,1.75],
                   "comedy" : [2.5,2.9,3.0,3.3,3.4] })
df.plot(x="year", y=["action", "comedy"])
plt.show()

enter image description here

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ImportanceOfBeingErnest

Toutes les variables indépendantes/caractéristiques peuvent être tracées avec une variable dépendante (résultat-Y) en utilisant la boucle et le code mentionnés ci-dessous en fonction du type de variable caractéristique, qu'il s'agisse de l'objet/int64/float64.

Dans ce cas, Feature_col_X1 (contient la liste des fonctionnalités) et Target_col_Y1 est la cible, je passe ceci dans une fonction définie et je peux obtenir tout le tracé pour 20 fonctionnalités à la sortie 1

def plotforallvariables(Feature_col_X1,Target_col_Y1):
    for i in range(len(Feature_col_X1)):
        idx=Feature_col_X1[i]


        try:

            if data[idx].dtype =='O':
                #print('categorical')
                #%matplotlib inline
                #print(idx,'in X axis and also',Target_col_Y1 ,'in Y axis')




    pd.crosstab(data[idx],data[Target_col_Y1]).plot(kind='bar')
                #x=r'idx,'in X axis and also',Target_col_Y1 ,'in Y axis'
                #plt.title('x')
                #print(data[idx])
                #print(data[Target_col_Y1])
                #plt.xlabel(data[idx])
                #plt.ylabel(data[Target_col_Y1])

            Elif data[idx].dtype =='int64':
                #ax = plt.gca()
                #data.plot(kind='line',x=data[idx],y=data[Target_col_Y1])
                pd.crosstab(data[idx],data[Target_col_Y1]).plot(kind='line')
                #data.plot.scatter(x=data[idx],y=data[Target_col_Y1])
                #plt.show()
                #print('integer')


            Elif data[idx].dtype =='float64': 
                #print('float')
                pd.crosstab(data[idx],data[Target_col_Y1]).plot(kind='line')
                #data.plot(kind='line',x=data[idx],y=data[Target_col_Y1])

        except (ValueError,KeyError):
            print('skip error')

plotforallvariables(Feature_col_X,Target_col_Y)
0
Ayyasamy