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Question

je peux tracer des données à partir d'un fichier CSV avec le code suivant:

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
df = pd.read_csv('test0.csv',delimiter='; ', engine='python') 
df.plot(x='Column1', y='Column3') 
plt.show() 

Mais je ne comprends pas une chose. Comment plt.show() sait environ df? Je vais faire plus de sens pour me voir, quelque part, une expression comme:

plt = something(df) 

Je dois mentionner que je suis en train d'apprendre Python.

Answer 1

De Pandas docs plotting:

La méthode plot sur la série et dataframe est juste une simple enveloppe autour de: meth: plt.plot() <matplotlib.axes.Axes.plot>

Ainsi, comme il est, la méthode est un appel de haut niveau à plt.plot (en utilisant un emballage ), et par la suite, en appelant plt.show sera simplement:

affichage

tous les chiffres et le bloc jusqu'à ce que les chiffres ont été fermés

comme il le ferait avec tous les chiffres tracés avec plt.plot.

---

Par conséquent, vous ne voyez pas plt = something(df) comme on peut s'y attendre, parce que matpotlib.pyplot.plot est appelé derrière la scène par .

Answer 2

Selon http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.show, le plt.show() lui-même ne connaît pas les données, vous devez transmettre les données en tant que paramètres.

Ce que vous voyez devrait être l'intrigue de la bibliothèque pandas, selon l'utilisation http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html#basic-plotting-plot.

Espérons que cela résout votre question.

Answer 3

Matplotlib a deux «interfaces»: un Matlab-style interface et un object-oriented interface.

Traçage avec l'interface de style Matlab ressemble à ceci:

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.plot(x, y) 
plt.show() 

L'appel à plt.plot crée implicitement une figure et un axe sur lequel dessiner. L'appel à plt.show affiche toutes les figures.

Pandas prend en charge l'interface de type Matlab en créant implicitement une figure et des axes lorsque df.plot(x='Column1', y='Column3') est appelée.

Pandas peut également utiliser l'interface orientée objet plus souple, auquel cas votre code ressemblerait à ceci:

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
df = pd.read_csv('test0.csv',delimiter='; ', engine='python') 
fig, ax = plt.subplots() 
df.plot(ax=ax, x='Column1', y='Column3') 
plt.show() 

Voici les axes, ax, est explicitement créé et transmis à , qui a ensuite appelle ax.plot sous le capot.

un cas où l'interface orientée objet est utile est lorsque vous souhaitez utiliser plus d'une fois tout en tirant toujours sur les mêmes axes:

fig, ax = plt.subplots() 
df.plot(ax=ax, x='Column1', y='Column3') 
df2.plot(ax=ax, x='Column2', y='Column4') 
plt.show()