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: A Simplicidade em Primeiro Lugar
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.
Exemplo com Plotly Express
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?
Plotly Graph Objects: Controle Total sobre seus Gráficos
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.
Exemplo com Plotly Graph Objects
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.
Qual Escolher?
A escolha entre Plotly Express e Plotly Graph Objects depende do seu objetivo e do nível de personalização que você deseja.
- Use Plotly Express se:
- Você é iniciante e quer criar gráficos rapidamente.
- Você não precisa de personalizações avançadas.
- Você está explorando dados e precisa de visualizações eficientes e atraentes com pouco esforço.
- Use Plotly Graph Objects se:
- Você precisa de controle total sobre a aparência do gráfico.
- Você está criando visualizações para um relatório ou aplicativo web e precisa que elas estejam alinhadas com uma identidade visual específica.
- Você gosta de ajustar e brincar com as configurações para obter o gráfico perfeito.
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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