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

#pd.set_option('display.precision',20)

columna = 'Capacidad de la mochila'

titulo = str(columna)+" vs Tiempos de ejecucion (ms)"

nombres_versiones = ['Version 0', 'Version 1', 'Version 2', 'Version 3', 'Version 4']
archivos_versiones = ['version0.csv', 'version1.csv', 'version2.csv', 'version3.csv', 'version4.csv']
#archivos_versiones = ['version4.csv']

df = pd.read_csv(archivos_versiones[0])

for i in xrange(1, len(archivos_versiones)):
	dfn = pd.read_csv(archivos_versiones[i])
	df = pd.concat([df, dfn])

agrupado = df.groupby([columna, 'Version de podas'], as_index=False).mean()

agrupado[[columna, 'Version de podas', 'Tiempo']].groupby('Version de podas').plot(x=columna, y='Tiempo', logy=True, title=titulo)

plt.legend(nombres_versiones, loc='upper left')
plt.ylabel('Tiempos de ejecucion (ms)')

sns.set_style("darkgrid")
#plt.show()
plt.savefig("grafico.png")
d59f72a85e359dce02f81083c1104d52b08a9443
<mask token>

<mask token>
for i in xrange(1, len(archivos_versiones)):
    dfn = pd.read_csv(archivos_versiones[i])
    df = pd.concat([df, dfn])
<mask token>
agrupado[[columna, 'Version de podas', 'Tiempo']].groupby('Version de podas'
    ).plot(x=columna, y='Tiempo', logy=True, title=titulo)
plt.legend(nombres_versiones, loc='upper left')
plt.ylabel('Tiempos de ejecucion (ms)')
sns.set_style('darkgrid')
plt.savefig('grafico.png')

<mask token>
columna = 'Capacidad de la mochila'
titulo = str(columna) + ' vs Tiempos de ejecucion (ms)'
nombres_versiones = ['Version 0', 'Version 1', 'Version 2', 'Version 3',
    'Version 4']
archivos_versiones = ['version0.csv', 'version1.csv', 'version2.csv',
    'version3.csv', 'version4.csv']
df = pd.read_csv(archivos_versiones[0])
for i in xrange(1, len(archivos_versiones)):
    dfn = pd.read_csv(archivos_versiones[i])
    df = pd.concat([df, dfn])
agrupado = df.groupby([columna, 'Version de podas'], as_index=False).mean()
agrupado[[columna, 'Version de podas', 'Tiempo']].groupby('Version de podas'
    ).plot(x=columna, y='Tiempo', logy=True, title=titulo)
plt.legend(nombres_versiones, loc='upper left')
plt.ylabel('Tiempos de ejecucion (ms)')
sns.set_style('darkgrid')
plt.savefig('grafico.png')

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import sys
columna = 'Capacidad de la mochila'
titulo = str(columna) + ' vs Tiempos de ejecucion (ms)'
nombres_versiones = ['Version 0', 'Version 1', 'Version 2', 'Version 3',
    'Version 4']
archivos_versiones = ['version0.csv', 'version1.csv', 'version2.csv',
    'version3.csv', 'version4.csv']
df = pd.read_csv(archivos_versiones[0])
for i in xrange(1, len(archivos_versiones)):
    dfn = pd.read_csv(archivos_versiones[i])
    df = pd.concat([df, dfn])
agrupado = df.groupby([columna, 'Version de podas'], as_index=False).mean()
agrupado[[columna, 'Version de podas', 'Tiempo']].groupby('Version de podas'
    ).plot(x=columna, y='Tiempo', logy=True, title=titulo)
plt.legend(nombres_versiones, loc='upper left')
plt.ylabel('Tiempos de ejecucion (ms)')
sns.set_style('darkgrid')
plt.savefig('grafico.png')

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

#pd.set_option('display.precision',20)

columna = 'Capacidad de la mochila'

titulo = str(columna)+" vs Tiempos de ejecucion (ms)"

nombres_versiones = ['Version 0', 'Version 1', 'Version 2', 'Version 3', 'Version 4']
archivos_versiones = ['version0.csv', 'version1.csv', 'version2.csv', 'version3.csv', 'version4.csv']
#archivos_versiones = ['version4.csv']

df = pd.read_csv(archivos_versiones[0])

for i in xrange(1, len(archivos_versiones)):
	dfn = pd.read_csv(archivos_versiones[i])
	df = pd.concat([df, dfn])

agrupado = df.groupby([columna, 'Version de podas'], as_index=False).mean()

agrupado[[columna, 'Version de podas', 'Tiempo']].groupby('Version de podas').plot(x=columna, y='Tiempo', logy=True, title=titulo)

plt.legend(nombres_versiones, loc='upper left')
plt.ylabel('Tiempos de ejecucion (ms)')

sns.set_style("darkgrid")
#plt.show()
plt.savefig("grafico.png")