Tamanho de fonte
Alto contraste
Altura de linha
Entrar Cadastrar
Plotly

Plotly: a biblioteca para visualização de dados em Python

Avatar de Rebeca Honório Rebeca Honório
12 minutos de leitura 31/01/2025 • Atualizado 2 horas atrás 5xp

Pense na possibilidade de ter nas mãos uma ferramenta que não apenas transforma números e tabelas em gráficos bonitos, mas que também permite que você explore esses dados de forma interativa, como se estivesse navegando por um mapa cheio de tesouros. Essa ferramenta existe, e ela se chama Plotly.

Se você já se sentiu sobrecarregado ao tentar decifrar planilhas cheias de números ou se já quis contar uma história com dados de forma clara e impactante, o Plotly pode ser o seu melhor aliado. Ele é uma biblioteca de visualização de dados em Python que combina poder, simplicidade e interatividade, tornando a análise de dados uma experiência envolvente e até mesmo divertida.

Neste artigo, vamos explorar tudo o que você precisa saber sobre o Plotly: desde o que ele é e por que você deveria usá-lo, até como instalar, criar gráficos incríveis e até mesmo integrá-lo em painéis interativos. 

O que é o Plotly?

O Plotly é uma biblioteca de código aberto que permite a geração de mais de 40 tipos de gráficos diferentes, desde os mais simples, como gráficos de linha e barras, até os mais complexos, como mapas 3D e gráficos de superfície. Sua principal característica é a interatividade, que transforma a experiência do usuário ao permitir a exploração detalhada dos dados de forma intuitiva e personalizada.

A visualização de dados é uma etapa fundamental na análise de dados, pois permite que transformemos números e informações complexas em representações visuais que são mais fáceis de entender. Entre as diversas ferramentas disponíveis para essa finalidade, o Plotly se destaca como uma das bibliotecas mais interessantes e versáteis para criação de gráficos interativos e dinâmicos, como este abaixo: 

Por que usar o Plotly?

Uma das principais razões para adotar o Plotly é a sua interatividade, a qual permite aos usuários explorar dados de forma dinâmica e intuitiva. Com funcionalidades como zoom, filtragem e seleção de pontos específicos, a análise de dados se torna uma experiência mais rica e detalhada. Além disso, os gráficos podem exibir informações adicionais ao passar o mouse sobre os elementos, animar visualizações para mostrar evolução temporal e até mesmo ser exportados para formatos como HTML, o que facilita a integração em dashboards online e aplicações web.

Outro aspecto que torna o Plotly tão atraente é a sua facilidade de uso. Com o Plotly Express, por exemplo, ela se torna uma interface simplificada que até mesmo usuários iniciantes podem criar gráficos impressionantes com poucas linhas de código. 

A integração com outras ferramentas do ecossistema Python é mais um ponto forte do Plotly. Ele funciona perfeitamente com bibliotecas populares como Pandas e NumPy, facilitando a manipulação de dados e a criação de gráficos personalizados. Além disso, o Plotly serve como base para várias outras bibliotecas que expandem suas funcionalidades, tornando-o uma escolha versátil para diferentes tipos de projetos. 

Principais funcionalidades do Plotly

O Plotly é uma ferramenta que se destaca não apenas pela sua capacidade de criar gráficos visualmente atraentes, mas também pela sua versatilidade e funcionalidades avançadas. Essas características o tornam uma escolha popular entre cientistas de dados, analistas e desenvolvedores. Vamos explorar as principais funcionalidades que fazem do Plotly uma biblioteca tão poderosa e única.

1. Gráficos interativos

Uma das características mais impressionantes do Plotly, como já mencionado anteriormente, é a sua capacidade de criar gráficos interativos. Diferentemente de visualizações estáticas, os gráficos do Plotly permitem que o usuário interaja diretamente com os dados. Você pode dar zoom para explorar áreas específicas, mover o gráfico com a função pan (arrastar) e até mesmo selecionar dados específicos clicando em pontos ou séries. Essa interatividade é bastante útil para analisar conjuntos de dados complexos, onde detalhes podem passar despercebidos em gráficos tradicionais. Por exemplo, em um gráfico de dispersão com milhares de pontos, você pode ampliar uma região específica para identificar tendências ou outliers.

Gráficos interativos com Plotly
Fonte: Making a Plotly Dash Census Viz Powered by RAPIDS | NVIDIA Technical Blog

2. Personalização de gráficos

O segundo ponto é que o Plotly oferece uma amplíssima gama de opções de personalização, permitindo que você crie visualizações que se alinhem perfeitamente com as necessidades do seu projeto. Você pode ajustar cores, estilos de linha, marcadores, títulos, legendas e muito mais. Além disso, é possível adicionar anotações, formas e até textos personalizados diretamente no gráfico. 

Essa flexibilidade é ideal para quem deseja criar gráficos que não apenas informam, mas também seguem a identidade visual da sua empresa ou projeto. Por exemplo, você pode personalizar um gráfico de barras para destacar uma barra específica com uma cor diferente ou adicionar um título descritivo que conte uma história com os dados.

Personalização de gráficos com Plotly
Fonte: Plotly Python Graphing Library

3. Integração com projetos de dashboards

Outra grande vantagem do Plotly é a sua integração fácil com projetos de dashboards. Combinado com o Dash, um framework da mesma empresa, o Plotly permite a criação de painéis interativos e altamente dinâmicos. Esses painéis podem incluir gráficos que respondem em tempo real às escolhas do usuário, como seleção de filtros, intervalos de tempo ou categorias específicas. 

Por exemplo, em um dashboard de vendas, você pode criar um gráfico que se atualiza automaticamente ao selecionar uma região ou período específico. Essa funcionalidade é extremamente útil para profissionais que precisam monitorar métricas e tomar decisões rápidas com base em dados atualizados.

dashboards com plotly

Módulos do Plotly

Plotly Express

Esse módulo foi especialmente projetado para simplificar a criação de gráficos, tornando acessível até mesmo para quem está começando a explorar o mundo da análise de dados. Com ele, você pode gerar visualizações complexas e interativas de forma rápida e intuitiva, sem precisar de dezenas de linhas de código. Vamos conhecer melhor as características que fazem do Plotly Express uma ferramenta tão especial.

Características do Plotly Express

  • Interface simplificada: o Plotly Express oferece uma maneira direta de criar gráficos comuns, como gráficos de dispersão, barras, linhas, entre outros, utilizando uma sintaxe intuitiva.
  • Rápida criação de gráficos: com apenas algumas linhas de código, é possível gerar visualizações interativas. Isso é ideal para análises rápidas e apresentação de dados.
  • Integração com dados: ele permite a utilização de DataFrames do Pandas diretamente, facilitando o trabalho com conjuntos de dados.

Exemplo de código do Plotly Express: 

import plotly.express as px

df = px.data.iris()  # Carrega o conjunto de dados Iris
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")  # Cria um gráfico de dispersão
fig.show()  # Exibe o gráfico
Testar
código do Plotly Express

Nesse exemplo, estamos importando o módulo plotly.express e utilizando um conjunto de dados de exemplo chamado Iris. A função px.scatter() cria um gráfico de dispersão, onde x e y representam as colunas do DataFrame que queremos plotar, e color define a cor dos pontos com base na espécie da flor.

Plotly graph objects

Enquanto o Plotly Express é perfeito para quem busca simplicidade e rapidez, o módulo Plotly Graph Objects é a escolha ideal para quem deseja um controle detalhado e personalizado sobre cada aspecto dos gráficos. Se você precisa criar visualizações complexas, com um alto nível de customização, o Graph Objects é a ferramenta certa. Ele oferece uma abordagem orientada a objetos, permitindo que você manipule desde os menores detalhes até o layout geral do gráfico. Vamos explorar suas principais características e ver um exemplo prático.

Características do Plotly Graph Objects

O módulo utiliza uma hierarquia de classes que facilita a construção e manipulação de gráficos. Os principais componentes são:

  • Figure: representa a visualização completa, contendo todos os dados e o layout.
  • Traces: definem conjuntos de dados individuais e suas propriedades, como tipo de gráfico (barras, linhas, dispersão etc.) e aparência.
  • Layout: controla a aparência geral do gráfico, incluindo títulos, eixos, legendas e outras configurações visuais.

Exemplo prático

Aqui está um exemplo de como criar um gráfico de barras usando o Plotly Graph Objects:

import plotly.graph_objects as go


# Criação da figura com dados
fig = go.Figure(data=go.Bar(x=['Maçãs', 'Bananas', 'Laranjas'], y=[10, 20, 30]))


# Atualização do layout para adicionar título
fig.update_layout(title_text='Quantidade de Frutas')


# Exibição do gráfico
fig.show()
Gráfico de barras usando o Plotly Graph Objects

Aqui, estamos criando um gráfico de barras onde x representa os tipos de frutas e y suas respectivas quantidades. A função update_layout() permite adicionar um título ao gráfico.

Como instalar o Plotly em Python

Se você está ansioso para começar a usar o Plotly em seus projetos, o primeiro passo é instalá-lo no seu ambiente de desenvolvimento. Felizmente, a instalação é simples e pode ser feita usando os gerenciadores de pacotes pip ou conda. Vamos guiar você pelo processo passo a passo!

Instalando com pip (método mais fácil)

O pip é o instalador de pacotes do Python. Siga estes passos:

1️⃣ Abra o terminal ou prompt de comando

  • No Windows: pressione Win + R, digite cmd e aperte Enter.
  • No Linux ou Mac: abra o Terminal (geralmente, está no menu de aplicativos).

2️⃣ Digite este comando e pressione enter:

pip install plotly

Isso vai baixar e instalar o Plotly automaticamente.

3️⃣ Confirme a instalação

Depois que a instalação terminar, teste se deu certo abrindo o Python e rodando este comando:

import plotly
print(plotly.__version__)

Se aparecer um número (como 5.17.0), significa que o Plotly está instalado corretamente! 

Instalando com Conda (para quem usa Anaconda)

Se você tem o Anaconda ou Miniconda instalado, pode usar o gerenciador de pacotes conda:

1️⃣ Abra o terminal ou prompt de comando

2️⃣ Digite este comando e pressione enter:

conda install -c plotly plotly

Isso instala o Plotly direto do canal oficial do Anaconda.

Dependências adicionais (opcional)

Se quiser usar o Plotly Express (uma versão mais fácil do Plotly), também instale estas dependências:

pip install plotly[express]

Se for usar o Plotly no Jupyter Notebook, instale estes pacotes extras:

pip install jupyterlab anywidget

Depois, inicie o Jupyter digitando:

jupyter lab

Agora, você pode criar gráficos interativos no seu notebook! 

Exemplos práticos de criação de gráficos com Plotly

A biblioteca Plotly permite criar gráficos interativos de forma simples. Aqui estão alguns exemplos práticos para você começar após a instalação!

Gráfico de linhas 

O gráfico de linhas é ideal para mostrar como um valor varia ao longo do tempo. Ele é muito usado em relatórios financeiros, acompanhamento de vendas, monitoramento de temperatura e muitas outras aplicações.

import plotly.graph_objects as go


# Dados (Exemplo: crescimento de vendas)
x = [1, 2, 3, 4]  # Eixo X (tempo)
y = [10, 11, 12, 13]  # Eixo Y (valores)


# Criando o gráfico de linhas
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))


# Exibir o gráfico
fig.show()
Gráficos  de Linhas com Plotly

Gráfico de dispersão 

O gráfico de dispersão é usado para visualizar a relação entre duas variáveis numéricas. Ele ajuda a identificar padrões e correlações, como a relação entre tempo de estudo e notas de alunos.

import plotly.graph_objects as go

# Dados (Exemplo: relação entre horas de estudo e notas)
x = [1, 2, 3, 4, 5]  # Horas de estudo
y = [10, 15, 13, 17, 20]  # Notas nas provas

# Criando o gráfico de dispersão
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers'))

# Exibir o gráfico
fig.show()
gráfico de dispersão com Plotly

Gráfico de pizza 

Os gráficos de pizza são ideais para representar a divisão de um total em partes. Eles são muito usados para demonstrar percentuais e proporções em relatórios.

import plotly.graph_objects as go

# Dados (Exemplo: divisão de um orçamento)
labels = ['Aluguel', 'Alimentação', 'Lazer']
valores = [450, 250, 300]  # Valores em reais

# Criando o gráfico de pizza
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=valores)])

# Exibir o gráfico
fig.show()
Gráfico de pizza com plotly

Gráfico 3D 

Os gráficos 3D permitem visualizar dados em três dimensões. Eles são muito úteis para representar distribuições espaciais e tendências em Gráfico 3D 

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# Criando dados aleatórios
z = np.random.rand(100)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# Criando o gráfico 3D
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z, mode='markers')])

# Ajustando o layout
fig.update_layout(title='Gráfico 3D')

# Exibir o gráfico
fig.show()
Gráfico 3D com Plotly

Próximo passo: torne-se um especialista em visualização de dados!

Se você chegou até aqui, já deu o primeiro passo para dominar a análise e visualização de dados com Python. Mas que tal ir além e transformar números em insights estratégicos?

A verdade é que os dados são a chave para decisões mais inteligentes, e entender como manipulá-los e visualizá-los pode abrir portas para grandes oportunidades no mercado. Se você quer aprender a estruturar informações, criar gráficos interativos e desenvolver uma visão analítica afiada, temos o caminho certo para você!

Na Trilha Análise e Visualização de Dados, da Asimov Academy, você vai:

  • Aprender a manipular dados de forma eficiente com pandas;
  • Criar gráficos envolventes e interativos com Matplotlib, Seaborn e Plotly;
  • Explorar técnicas de Análise Exploratória de Dados para extrair insights valiosos;
  • Desenvolver autonomia para resolver problemas reais com dados.

E o melhor: tudo isso de forma acessível, com uma didática clara e objetiva, sem enrolação.

Imagem de um notebook

Cursos de programação gratuitos com certificado

Aprenda a programar e desenvolva soluções para o seu trabalho com Python para alcançar novas oportunidades profissionais. Aqui na Asimov você encontra:

  • Conteúdos gratuitos
  • Projetos práticos
  • Certificados
  • +20 mil alunos e comunidade exclusiva
  • Materiais didáticos e download de código
Inicie agora

Comentários

30xp
Comentar
Faça parte da discussão Crie sua conta gratuita e compartilhe
sua opinião nos comentários
Entre para a Asimov

Post muito bom!

Avatar de Matheus Bernardes
Matheus Bernardes 01/02/2025

Que bom que gostou, Matheus!

Bons estudos! 🚀

Avatar de Mykael Lima
Mykael Lima Professor 03/02/2025