Discussion :

[marc003]

Bonjour,

Je suis débutant et autodidacte en programmation Python.

Je rencontre un problème d'affichage entre les deux méthodes suivantes : pandas.plot() et plt.subplots().

1 ) Pourquoi pandas.plot() n'affiche pas toutes les valeurs du DataFrame ?

2 ) Existe-t-il une autre méthode pour modifier le label de l'axe X ?



Voici les sources :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
 
"""
tensions=pd.read_excel('./Dataset/Tensions.xls',index_col='date',parse_dates=True)
tensions.drop('PLS',axis='columns', inplace=True)
tensions.index=tensions.index.strftime("%Y/%m/%d %H")
"""
 
tensions=pd.DataFrame({'SYS': {'2026/08/29 10': 16,
  '2026/08/29 17': 16,
  '2026/08/30 10': 15,
  '2026/08/30 17': 16,
  '2026/08/31 10': 17,
  '2026/09/01 10': 17,
  '2026/09/01 18': 17,
  '2026/09/02 10': 15,
  '2026/09/02 17': 20,
  '2026/09/03 10': 14},
 'DIA': {'2026/08/29 10': 8,
  '2026/08/29 17': 8,
  '2026/08/30 10': 9,
  '2026/08/30 17': 8,
  '2026/08/31 10': 9,
  '2026/09/01 10': 14,
  '2026/09/01 18': 9,
  '2026/09/02 10': 7,
  '2026/09/02 17': 9,
  '2026/09/03 10': 7}})
 
 
tensions.plot(fontsize=7,rot=90,grid='True',title='Figure 1')
 
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(tensions.index,tensions['SYS'],label='SYS')
ax1.plot(tensions.index,tensions['DIA'],label='DIA')
 
plt.title('Figure 2')
plt.legend(fontsize=6)
plt.xticks(fontsize=7,rotation=90)
plt.grid(True)

Merci pour votre aide ou remarques.

Cordialement Marc.

Python 3.12.3 matplotlib 3.10.7 pandas 2.3.3

[fred1599]

Hello,

Il y a surtout une différence de niveau entre les deux écritures :

- tensions.plot() est le raccourci fourni par pandas : il trace directement les colonnes numériques du DataFrame en utilisant son index pour l'axe X.
- plt.subplots() ne trace encore rien. Il crée une figure et un axe ; ce sont ensuite les appels ax1.plot(...) qui dessinent les courbes. Cette seconde forme est plus longue, mais laisse davantage la main sur le graphique.

Dans votre exemple, les 10 valeurs sont bien tracées. Ce qui donne l'impression qu'il en manque, ce sont les dates écrites sous l'axe X : pandas n'affiche pas forcément toutes les graduations afin qu'elles ne se chevauchent pas.

Le point important est de garder les dates comme de vraies dates. Dans le code de lecture Excel, il vaut mieux supprimer cette ligne :

Code python :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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tensions.index = tensions.index.strftime("%Y/%m/%d %H")

Elle transforme les dates en texte. Si nécessaire, faites plutôt :

Code python :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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tensions.index = pd.to_datetime(tensions.index,
                                format="%Y/%m/%d %H")

Ensuite, on peut profiter à la fois de pandas et de Matplotlib :

Code python :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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fig, ax = plt.subplots()
 
tensions.plot(ax=ax, grid=True, title="Figure 1",
              rot=90, fontsize=7)
 
ax.set_xlabel("Date et heure")  # le titre de l'axe X
fig.autofmt_xdate()             # espace mieux les dates
plt.show()

On peut aussi donner ce titre directement à pandas :

Code python :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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ax = tensions.plot(grid=True, title="Figure 1",
                   xlabel="Date et heure",
                   rot=90, fontsize=7)

Attention à la distinction :
- xlabel / set_xlabel() modifie le titre général de l'axe (par exemple « Date et heure ») ;
- les dates affichées une par une sont les graduations. Pour imposer toutes les graduations — raisonnable ici puisqu'il n'y en a que 10 — on peut écrire :

Code python :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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ax.set_xticks(tensions.index,
              labels=tensions.index.strftime("%d/%m %Hh"),
              rotation=90, fontsize=7)

Avec beaucoup de dates, il vaut mieux ne pas toutes les afficher, sinon le graphique devient difficile à lire.

Documentation utile :

- pandas.DataFrame.plot : c'est la page de référence du raccourci tensions.plot(). Elle décrit notamment use_index, xlabel, xticks, rot et fontsize.
- Axes.set_xlabel : explique comment donner un titre à l'axe X lorsque l'on travaille avec l'objet ax.
- Axes.set_xticks : explique comment choisir les positions et les textes des graduations ; c'est la bonne méthode si vous voulez contrôler les dates affichées.
- Matplotlib dates : à consulter lorsque l'axe X contient de vraies dates ; Matplotlib y propose des outils pour choisir automatiquement un affichage lisible.

Petite correction également : écrivez grid=True et non grid='True' ; le premier est un booléen Python.

[marc003]

Bonjour,

Merci pour ces nombreux conseils.

Cordialement Marc.