Oggi esploreremo come creare un grafico a linee utilizzando Python e la libreria Matplotlib. I grafici a linee sono perfetti per visualizzare tendenze nel tempo o relazioni tra variabili continue.

Iniziamo

Prima di tutto, assicuriamoci di avere tutto il necessario. Importiamo le librerie che useremo:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Il nostro dataset

Per questo esempio, creeremo un semplice dataset con le vendite mensili di un negozio:

dati = {
    'Mese': ['Gen', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'Mag', 'Giu'],
    'Vendite': [1000, 1200, 1100, 1500, 1800, 2000]
}
df = pd.DataFrame(dati)

Ecco come appare il nostro dataframe:

Creiamo un grafico… essenziale

Ora che abbiamo i nostri dati, creiamo il grafico a linee:

plt.plot(df['Mese'], df['Vendite'])

plt.show()

Ecco come sarà:

Un po’ troppo scarno, vero?

Personalizzazione del grafico

Oltre alla linea di codice che abbiamo appena visto, possiamo specificare dei parametri aggiuntivi per personalizzare alcuni aspetti del nostro grafico a linee.

Ecco qui alcuni esempi:

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['Mese'], df['Vendite'], marker='o')
plt.title('Andamento delle vendite mensili')
plt.xlabel('Mese')
plt.ylabel('Vendite (€)')
plt.grid(True)

plt.show()

Analizziamo cosa fa ogni riga:

1. plt.figure(figsize=(10, 6)): imposta le dimensioni del grafico.

2. plt.plot(df['Mese'], df['Vendite'], marker='o'): crea il grafico a linee, aggiungendo un marker circolare per ogni punto.

3. plt.title('Andamento delle vendite mensili'): aggiunge un titolo al grafico.

4. plt.xlabel('Mese') e plt.ylabel('Vendite (€)'): aggiunge le etichette gli assi.

5. plt.grid(True): al posto di uno sfondo completamente vuoto, aggiunge una griglia per facilitare la lettura del grafico.

Ed ecco qui il risultato:

Meglio, no?

Personalizzazione avanzata

Adesso che abbiamo capito come usare questi parametri aggiuntivi, rendiamo il nostro grafico più accattivante con qualche modifica:

plt.figure(figsize=(12, 7))
plt.plot(df['Mese'], df['Vendite'], marker='o', color='#FF6B6B', linewidth=2, markersize=10)
plt.title('Andamento delle vendite mensili', fontsize=18, fontweight='bold')
plt.xlabel('Mese', fontsize=14)
plt.ylabel('Vendite (€)', fontsize=14)
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
plt.tight_layout()

plt.show()

In questo caso, abbiamo:

1. Aumentato le dimensioni del grafico.

2. Cambiato il colore della linea e aumentato la sua larghezza.

3. Ingrandito i marker a forma di cerchietto.

4. Personalizzato il carattere del titolo e delle etichette degli assi.

5. Modificato lo stile della griglia.

6. Usato tight_layout() per evitare sovrapposizioni.

Ed ecco il nostro grafico con le ultime modifiche:

Conclusione

Ecco fatto! In questa micro-lezione abbiamo creato un grafico a linee accattivante e informativo.

Se vuoi scoprire quali altre librerie, oltre a Matplotlib, puoi usare la visualizzazione dei dati, dai un’occhiata a Le librerie per costruire grafici con Python.

Se vuoi imparare a creare un grafico a colonne con una linea di codice, ti consiglio di leggere Costruire un semplice grafico a colonne con pandas.

Se vuoi ricevere la prossima micro-lezione gratuita direttamente via mail, iscriviti alla newsletter!

Alla prossima micro-lezione 👋