Seaborn Tsplot() en Python

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à utiliser la fonction seaborn.tsplot() dans Seaborn.

Le seaborn.tsplot() est une fonction très robuste et utile. Il est utilisé lorsque nous avons l’horodatage des données disponibles. Il est utilisé pour tracer une ou plusieurs données de séries chronologiques. Les données peuvent se présenter sous la forme d’un long DataFrame ou d’un tableau N-Dimensional avec des dimensions en unités et en temps.

Cette fonction peut également tracer plusieurs données de séries chronologiques facilement et efficacement. Nous pouvons personnaliser le tracé final en utilisant une variété de paramètres tels que unit, condition, et plus encore. Le paramètre unit peut être une série ou une colonne DataFrame utilisée pour identifier l’unité d’échantillonnage, et le paramètre condition peut identifier la condition des données ou de ses catégories.

Nous pouvons modifier la ligne finale en utilisant les paramètres color, linewidth pour rendre le tracé plus attrayant visuellement.

Dans le code suivant, nous allons tracer un graphique à l’aide de cette fonction.

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

df = pd.DataFrame(
    {
        "Date": [
            "01012019",
            "01022019",
            "01032019",
            "01042019",
            "01052019",
            "01062019",
            "01072019",
            "01082019",
        ],
        "Price 1": [77, 76, 68, 70, 78, 79, 74, 75],
    }
)
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format="%d%m%Y")

sns.tsplot(data=df["Price 1"], time=df["Date"], color="blue", linewidth=5)

Il faut savoir que bien que cette fonction soit très puissante pour tracer des données de séries chronologiques, elle a été dépréciée dans la version de janvier 2020 du module Seaborn. Il est conseillé d’utiliser la fonction seaborn.lineplot() comme alternative.