UPDATE e DELETE com pandas: Um Guia Comparativo com SQL
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Quando se trata de visualização de dados em Python, o Plotly é uma das bibliotecas mais populares e poderosas disponíveis. Com ela, você pode criar gráficos interativos e visualmente atraentes que podem ser usados em análises de dados ou incorporados em aplicativos web. No entanto, ao mergulhar no mundo do Plotly, você se depara com duas abordagens principais: Plotly Express (px) e Plotly Graph Objects (go). Mas qual é a diferença entre eles e qual você deve escolher? Vamos desvendar essas questões com exemplos simples e diretos, perfeitos para você que está começando no Python.
Plotly Express é um módulo de alto nível da biblioteca Plotly que oferece uma maneira simples e eficiente de criar gráficos. Com apenas uma linha de código, você pode gerar uma variedade de gráficos, desde os mais básicos até alguns mais complexos. O Plotly Express é ideal para quem busca rapidez e facilidade, sem a necessidade de se preocupar com detalhes de configuração.
Vamos supor que você tenha um conjunto de dados sobre flores e queira visualizar a relação entre a largura e o comprimento das sépalas de diferentes espécies. Com o Plotly Express, você pode fazer isso rapidamente:
import plotly.express as px
df = px.data.iris() # Dataset de exemplo
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()
Com apenas três linhas de código, você tem um gráfico de dispersão interativo, com cores diferentes para cada espécie de flor. Fácil, não é?
Por outro lado, temos os Plotly Graph Objects, que são a base da biblioteca Plotly. Esta abordagem oferece um controle muito mais granular sobre a criação de gráficos. Com ela, você pode personalizar cada aspecto do seu gráfico, desde a cor e estilo das linhas até a formatação dos eixos e legendas.
Vamos criar o mesmo gráfico de dispersão do exemplo anterior, mas desta vez usando Plotly Graph Objects:
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
df = px.data.iris() # Mesmo dataset de exemplo
fig = go.Figure()
for species in df['species'].unique():
df_species = df[df['species'] == species]
fig.add_trace(go.Scatter(x=df_species['sepal_width'], y=df_species['sepal_length'],
mode='markers', name=species))
fig.update_layout(title='Relação entre Largura e Comprimento das Sépalas',
xaxis_title='Largura da Sépala',
yaxis_title='Comprimento da Sépala')
fig.show()
Neste exemplo, o código é mais extenso e detalhado, mas oferece a você a flexibilidade de personalizar o gráfico conforme necessário.
A escolha entre Plotly Express e Plotly Graph Objects depende do seu objetivo e do nível de personalização que você deseja.
Em resumo, para tarefas rápidas e análises exploratórias, o Plotly Express é o caminho a seguir. Para projetos mais detalhados e personalizados, os Plotly Graph Objects são a escolha ideal. Independentemente da sua escolha, o Plotly certamente elevará suas habilidades de visualização de dados a um novo patamar.
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