Line Plot

Le line plot est un graphique essentiel pour visualiser l’évolution d’une variable en fonction d’une autre, souvent le temps ou une séquence ordonnée. Chaque point est relié par une ligne, ce qui permet de mettre en évidence des tendances, des saisonnalités, ou des ruptures dans les données.

Ce type de visualisation est particulièrement adapté pour :

Seaborn facilite la création de line plots clairs et personnalisables, avec des options pour représenter plusieurs catégories grâce aux paramètres de couleur, style et facettes.

Fonctions :

  • sns.lineplot()

    La fonction sns.lineplot() trace un graphique linéaire, idéal pour visualiser des tendances ou des relations entre deux variables quantitatives au fil du temps ou d'une autre variable continue.

    Importation :

    import seaborn as sns

    Attributs :

    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    data DataFrame Le DataFrame contenant les données à visualiser. None
    x str Le nom de la variable à utiliser pour l'axe des x. None
    y str Le nom de la variable à utiliser pour l'axe des y. None
    hue str Nom de la variable dans les données pour colorer les lignes selon une catégorie. None
    style str Nom de la variable dans les données pour modifier le style des lignes. None
    ci int / str Le niveau de confiance à afficher pour la courbe (par défaut, il montre l'intervalle de confiance de 95 %). 95
    markers bool Si True, marque des points sur la ligne. False
    dashes bool Si True, trace des lignes en tirets. True
    legend bool Si True, affiche la légende du graphique. True

    Exemple de code :

    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Création d'un DataFrame exemple
data = sns.load_dataset("tips")

# Tracer un lineplot pour visualiser la relation entre total_bill et tip
sns.lineplot(x="total_bill", y="tip", data=data, hue="time")

plt.show()
    Résultat du code

    Explication du code :

    import seaborn as sns importe la bibliothèque seaborn, utilisée pour la visualisation de données statistiques en Python.
    

    import matplotlib.pyplot as plt importe la bibliothèque matplotlib.pyplot pour la création de graphiques.
    


    Création d'un DataFrame exemple
    

    data = sns.load_dataset("tips") charge le dataset "tips", qui contient des informations sur les pourboires dans des restaurants, et l'assigne à la variable data.
    


    Tracer un lineplot pour visualiser la relation entre 'total_bill' et 'tip'
    

    sns.lineplot(x="total_bill", y="tip", data=data, hue="time") trace un graphique en ligne (lineplot) pour visualiser la relation entre la facture totale ('total_bill') et le pourboire ('tip'). Les lignes sont colorées en fonction de la variable 'time' (hue), qui représente le moment de la journée (déjeuner ou dîner).
    


    Afficher le graphique
    

    plt.show() affiche le graphique généré à l'écran.