如何使用python获取多个csv文件的折线图？答案

【问题标题】：how to get the line graph for the multiple csv files using python?如何使用python获取多个csv文件的折线图？
【发布时间】：2020-07-02 01:13:08
【问题描述】：

在此处输入图像描述假设我有多个用于 test_suites UPT_Synergy_graph22.csv、UPT_C7000_graph22.csv、SAT-Synergy-gen2_graph22.csv 的 csv 文件，像这样我还有 10 个 csv 文件，在所有文件 -build_id 和通过百分比中具有相同的列。我需要为所有这些文件绘制折线图。其中 build id 是 x 轴，pass-percent 是 y 轴。我需要为每个 csv 文件获取折线图（每个测试套件的平均值）。

我只能获取一个 csv 文件的图表，我无法获取所有文件的结果。

请帮我解决这个问题。下面是我使用的代码。或者建议我使用任何其他适合的模块。

import pandas as pd
import pygal
from pygal.style import Style

data_frame=pd.read_csv('C:\\Users\\shivarad\\Documents\\Scale_graph22.csv', dtype={"Pass 
Percentage":int,"original_pass_percent":int})

a = []
b = []

line_chart=pygal.Line()

#line_chart.title='Graphical Representation of the pass percentage for a build ID---TEST SUITE: SCALE'
line_chart.x_labels=data_frame['build ID']
for index,row in data_frame.iterrows():
  a.append(row["Pass Percentage"])
  b.append(row["original_pass_percent"])

line_chart.add("Pass Percentage",a)
line_chart.add("original_pass_percent",b)
line_chart.render_in_browser()

#bar_chart.title='Graphical Representation of the pass percentage for a build ID---TEST SUITE: SCALE'
bar_chart = pygal.stackedBar(height=360, width=440,explicit_size=True)
bar_chart.title='Graphical Representation of the pass percentage for a build ID---TEST SUITE: SCALE'
bar_chart.x_labels=data_frame['build ID']
for index,row in data_frame.iterrows():
   a.append(row["Pass Percentage"])
   b.append(row["original_pass_percent"])
# adding the apeended list 
bar_chart.add('Pass Percentage', a)
bar_chart.add('original_pass_percent', b)

# rendering  the file
bar_chart.render_in_browser()}

【问题讨论】：

标签： python pandas csv pygal

【解决方案1】：

回答：我需要为所有这些文件绘制折线图。其中build id 是 x 轴，pass-percent 是 y 轴。
此代码将执行以下操作：
- 创建相关文件列表
- 遍历每个文件
  - 创建数据框
  - 使用标签绘制数据框中的两个指定列

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path
%matplotlib inline  

# graphing parameters
plt.style.use('seaborn')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 10.0)

p = Path(r'c:\Users\shivarad\Documents')  # path to files
files = list(p.rglob('*graph22.csv'))  # get files

# everything for here down, belongs in one Jupyter cell
plt.figure()
for f in files:  # iterate through files
    file_name = f.stem  # get filename
    df = pd.read_csv(f, dtype={'Pass Percentage': int, 'original_pass_percent': int})  # create dataframe

    print(df.head())  # this is here to verify df has data; it can be commented out or removed
    
    plt.plot('build ID', 'Pass Percentage', data=df, label=file_name)  # plot the data from each file

plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04, 0.5), loc='center left')
plt.savefig('test.jpg')  # verify there's plot in the file
plt.show()  # outside the loop

【讨论】：