Gráfico de linhas
01.Para que serve um gráfico de linhas
Usamos um gráfico de linha quando os dados possuem uma continuidade.
Geralmente tempo, que fica no eixo X (eixo horizontal).
02.Preparando os dados
02.a.Importando as bibliotecas necessárias
1#Importando as bibliotecas necessárias
2import pandas as pd
3import matplotlib.pyplot as plt
02.b.Criando o DataFrame
Criaremos o objeto DataFrame a partir de um dataset de os valores das ações na bolsa de valores e que pode ser encontrado no site do Yahoo! Finanças.
1#Criando o DataFrame
2df_vale = pd.read_csv("/content/VALE.csv")
1#Visualizandoo DataFrame
2df_vale.head()
Este é o resultado:
2.c.Preparando o DataFrame para o gráfico de linhas
Entendendo que tipo de dado é a variável que indica tempo (neste caso a variável “Date”). Para isso usamos o comando dtypes desta forma:
1#Usando comando dtypes
2df_vale.dtypes
Este é o resultado:
02.c.i.Alterando o tipo de dado da variável de tempo para datetime
É muito comum os valores da variável de tempo (‘Date’ no nosso caso) estar formatada como texto (object) e por isso temos que transformá-la em um tipo de dado de tempo (datetime64).
Para isso usamos o comando .to_datetime() desta forma:
df.Nome_Variavel = pd.to_datetime(df.Nome_Variavel)
1#Tranformando a columa Date em um tipo de dado datetime64
2df_vale.Date = pd.to_datetime(df_vale.Date)
1#Usando comando dtypes para verificar a alteração
2df_vale.dtypes
Este é o resultado:
02.c.ii.Tornando a variável de tempo o índice do DataFrame
Antes vamos visualizar as cinco primeiras entradas do Data Frame com o método .head( ):
1#Usando comando dtypes para verificar a alteração
2df_vale.head()
Este é o resultado:
Transformar a variável de tempo no índice do Data Frame ajuda o Matplotlib a criar os gráficos de linha, já que os dados que estão no índex do DataFrame são os dados usados no eixo x (eixo horizontal) do gráfico.
Para isso usamos o comando .set_index() desta forma:
1#Usando comando .set_index() para tranformar a coluna 'Date' no índex do DataFrame
2df_vale.set_index("Date", inplace=True)
1#Usando comando dtypes para verificar a alteração
2df_vale.head()
Este é o resultado:
03.Construindo um gráfico de linhas
1#Criar objeto figure e axe
2fig, ax_vale = plt.subplots()
1#Escolher os dados e plotar o gráfico
2df.Close.plot(kind="line", ax=ax_vale)
1#Customizar o Axe
2ax_vale.set_title("Ações da Vale")
3ax_vale.set_xlabel("Preço")
4ax_vale.set_ylabel("Tempo")
1#Mostrar o gráfico
2plt.show()
Este é o resultado:
