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Comment créer un tracé de série chronologique dans Seaborn



Un tracé de série chronologique est utile pour visualiser les valeurs de données qui changent au fil du temps.

Ce didacticiel explique comment créer divers tracés de séries chronologiques à l’aide du package de visualisation de données seaborn en Python.

Exemple 1 : tracer une seule série chronologique

Le code suivant montre comment tracer une seule série temporelle dans Seaborn :

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['1/2/2021',
                            '1/3/2021',
                            '1/4/2021',
                            '1/5/2021',
                            '1/6/2021',
                            '1/7/2021',
                            '1/8/2021'],
                   'value': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21]})

sns.lineplot(x='date', y='value', data=df)

Notez que nous pouvons également personnaliser les couleurs, la largeur des lignes, le style de ligne, les étiquettes et les titres du tracé :

#create time series plot with custom aesthetics 
sns.lineplot(x='date', y='value', data=df, linewidth=3, color='purple',
             linestyle='dashed').set(title='Time Series Plot')

#rotate x-axis labels by 15 degrees
plt.xticks(rotation=15)

Graphique de séries chronologiques à Seaborn

Exemple 2 : tracer plusieurs séries chronologiques

Le code suivant montre comment tracer plusieurs séries temporelles dans Seaborn :

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['1/1/2021',
                            '1/2/2021',
                            '1/3/2021',
                            '1/4/2021',
                            '1/1/2021',
                            '1/2/2021',
                            '1/3/2021',
                            '1/4/2021'],
                   'sales': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21, 28],
                   'company': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B']})

#plot multiple time series
sns.lineplot(x='date', y='sales', hue='company', data=df)

Notez que l’argument hue est utilisé pour fournir des couleurs différentes à chaque ligne du tracé.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment exécuter d’autres fonctions courantes dans seaborn :

Comment ajouter un titre aux parcelles Seaborn
Comment changer la taille de la police de la légende dans Seaborn
Comment changer la position d’une légende dans Seaborn

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