Ajouter des données à un objet Axes

L'ajout de données à une figure se fait en appelant les méthodes de l'objet Axes. Dans cet exercice, nous utiliserons la méthode plot pour ajouter des données sur les précipitations dans deux villes américaines : Seattle, WA et Austin, TX.

Les données sont stockées dans deux objets DataFrame pandas déjà chargés en mémoire : seattle_weather stocke des informations sur le temps qu'il fait à Seattle et austin_weather stocke des informations sur le temps qu'il fait à Austin. Chaque DataFrame possède une colonne "MONTH" qui stocke le nom à trois lettres des mois. Chacune d'entre elles possède également une colonne nommée "MLY-PRCP-NORMAL" qui stocke les précipitations moyennes de chaque mois pendant une période de dix ans.

Dans cet exercice, vous allez créer une visualisation qui vous permettra de comparer les précipitations dans ces deux villes.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

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Instructions

Importez le sous-module matplotlib.pyplot en tant que plt.
Créez un objet Figure et un objet Axes en appelant plt.subplots.
Ajoutez les données du DataFrame seattle_weather en appelant la méthode Axes plot.
Ajoutez les données du DataFrame austin_weather de la même manière et appelez plt.show pour afficher les résultats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import the matplotlib.pyplot submodule and name it plt
____

# Create a Figure and an Axes with plt.subplots
fig, ax = ____

# Plot MLY-PRCP-NORMAL from seattle_weather against the MONTH
ax.____(seattle_weather["MONTH"], ____)

# Plot MLY-PRCP-NORMAL from austin_weather against MONTH
ax.____(____, ____)

# Call the show function
____

Modifier et exécuter le code