Pré-requisitos: Pandas

Python vem com muitos pacotes úteis, como pandas, matplotlib, numpy etc. Para usar dataframe, precisamos da biblioteca pandas e para plotar colunas de um dataframe, precisamos de matplotlib. Pandas tem uma integração estreita com Matplotlib . Você pode plotar dados diretamente de seu DataFrame usando o método plot() . 

Para plotar várias colunas de dados em um único quadro, simplesmente temos que passar a lista de colunas para o argumento y da função de plotagem. A seguir, é fornecida uma abordagem adequada para fazê-lo, juntamente com a implementação de exemplo.

Abordagem:

• Módulo de importação
• Criar ou carregar dados
• Converter para dataframe
• Usando o método plot(), especifique uma única coluna ao longo do eixo X e várias colunas como uma array ao longo do eixo Y.
• Gráfico de exibição.

Abaixo estão alguns exemplos que ilustram a abordagem acima para plotar múltiplas colunas de dados em um Dataframe.

Exemplo 1:

Banco de dados: mais vendidos

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as mp
  
# take data
data = pd.read_csv("Bestsellers.csv")
  
# form dataframe
data = data.head()
  
df = pd.DataFrame(data, columns=["Name", "Price", "User Rating"])
  
# plot the dataframe
df.plot(x="Name", y=["Price", "User Rating"], kind="bar", figsize=(9, 8))
  
# print bar graph
mp.show()

Saída:

Exemplo 2:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as mp
  
# data to be plotted
data = [["New York", 8.6, 20],
        ["Chicago", 2.7, 20],
        ["Los Angeles", 3.9, 20],
        ["Philadelphia", 1.5, 20],
        ["Houston", 2.1, 20]]
  
# form dataframe from data
df = pd.DataFrame(data, columns=["City", "Population(million)", "Year(2020)"])
  
# plot multiple columns such as population and year from dataframe
df.plot(x="City", y=["Population(million)", "Year(2020)"],
        kind="line", figsize=(10, 10))
  
# display plot
mp.show()

Saída:

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