![](https://hub.asimov.academy/wp-content/uploads/2024/06/ThumbCursoAudioVideoComHuggingFace-14.webp)
Os gráficos de pizza são uma ferramenta visual incrivelmente útil para a análise de dados, especialmente quando queremos entender a proporção de categorias em um conjunto de dados. Se você está começando a programar em Python e deseja aprender a criar gráficos de pizza atraentes e informativos, você veio ao lugar certo. Neste tutorial, vamos explorar como usar a biblioteca Plotly para criar gráficos de pizza, customizá-los e adicionar legendas para tornar nossas análises ainda mais claras e eficazes.
Introdução aos Gráficos de Pizza
Um gráfico de pizza é uma representação circular dividida em setores, onde cada setor representa uma proporção do todo. É ideal para mostrar como diferentes categorias compõem uma porcentagem do total. Por exemplo, você pode usar um gráfico de pizza para mostrar a distribuição de vendas por produto em uma loja.
Criando seu Primeiro Gráfico de Pizza com Plotly
Para começar, você precisará ter o Plotly instalado em seu ambiente Python. Se ainda não o fez, você pode instalar o Plotly usando o pip:
pip install plotly
Agora, vamos criar um gráfico de pizza simples. Suponha que temos dados sobre as vendas de diferentes sabores de pizza em uma pizzaria. Aqui está como você pode criar um gráfico de pizza para visualizar esses dados:
import plotly.graph_objects as go
# Dados de exemplo
labels = ['Pepperoni', 'Margherita', 'Quatro Queijos', 'Havaiana']
values = [450, 300, 150, 100]
# Criando o gráfico de pizza
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values)])
# Mostrando o gráfico
fig.show()
![gráfico de pizza com plotly](https://hub.asimov.academy/wp-content/uploads/2024/03/pizza1-1024x454.png)
Customizando seu Gráfico de Pizza
Plotly oferece várias opções para customizar seu gráfico de pizza. Você pode, por exemplo, mudar as cores dos setores, adicionar um título e muito mais. Veja como você pode fazer isso:
fig.update_traces(marker=dict(colors=['gold', 'lightgreen', 'lightblue', 'pink'],
line=dict(color='#000000', width=2)))
fig.update_layout(title='Vendas de Sabores de Pizza')
fig.show()
![gráfico de pizza com plotly](https://hub.asimov.academy/wp-content/uploads/2024/03/pizza2-1024x454.png)
Adicionando Legendas
As legendas são essenciais para entender o que cada setor do gráfico representa. Felizmente, o Plotly adiciona legendas automaticamente com base nos rótulos que fornecemos. No entanto, você pode personalizar a aparência e o posicionamento da legenda da seguinte maneira:
fig.update_layout(legend=dict(
title='Sabores',
orientation='h',
y=1.1,
xanchor='right',
x=1
))
fig.show()
![gráfico de pizza com plotly](https://hub.asimov.academy/wp-content/uploads/2024/03/pizza3-1024x454.png)
Configurando a Cor dos Setores
Você pode querer destacar certos setores no gráfico de pizza para chamar a atenção para eles. Isso pode ser feito configurando as cores dos setores individualmente:
fig.update_traces(marker=dict(colors=['#e74c3c', '#3498db', '#2ecc71', '#f1c40f']))
fig.show()
![gráfico de pizza com plotly](https://hub.asimov.academy/wp-content/uploads/2024/03/pizza4-1024x454.png)
Criando Gráficos de Pizza com Rótulos Repetidos
Às vezes, você pode ter categorias que se repetem em seus dados. Plotly pode lidar com isso agrupando os dados com rótulos iguais. Aqui está um exemplo:
# Dados com rótulos repetidos
labels = ['Promoção', 'Promoção', 'Regular', 'Regular']
values = [150, 200, 300, 400]
# Criando o gráfico de pizza
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values)])
# Mostrando o gráfico
fig.show()
![gráfico de pizza com plotly](https://hub.asimov.academy/wp-content/uploads/2024/03/pizza5-1024x454.png)
Plotly agrupará automaticamente os valores de ‘Promoção’ e ‘Regular’, mostrando dois setores no gráfico de pizza.
Conclusão
Com este tutorial, você aprendeu o básico de como criar gráficos de pizza usando Plotly em Python. Você viu como customizar seus gráficos, adicionar legendas e configurar cores, além de lidar com rótulos repetidos. Agora é sua vez de experimentar e criar seus próprios gráficos de pizza para analisar seus dados. Lembre-se, a prática leva à perfeição, então continue explorando e aprendendo!
![](https://hub.asimov.academy/wp-content/uploads/2024/06/maxresdefault-6.jpg)
Comentários