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Se você já está familiarizado com a linguagem Python e tem experiência com programação há mais de um ano, provavelmente já ouviu falar do Seaborn. Esta biblioteca de visualização de dados é uma das mais poderosas e populares entre os analistas de dados, e não é por acaso. Com uma sintaxe intuitiva e uma gama de gráficos prontos para uso, o Seaborn facilita a criação de visualizações informativas e atraentes. Neste tutorial, vamos nos concentrar nos gráficos categóricos no Seaborn, mostrando como criá-los, personalizá-los e analisá-los.
Gráficos categóricos são utilizados para representar dados que se enquadram em um número limitado de categorias. No Seaborn, existem vários tipos de gráficos que se encaixam nessa descrição, incluindo:
barplot
countplot
boxplot
violinplot
stripplot
swarmplot
Cada um desses gráficos tem suas particularidades e usos recomendados, que vamos explorar a seguir.
Para começar, vamos importar as bibliotecas necessárias e carregar um conjunto de dados de exemplo que vem embutido no Seaborn:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Carregando um conjunto de dados de exemplo
tips = sns.load_dataset('tips')
O barplot
é um gráfico que representa a média de uma variável numérica para cada categoria. Já o countplot
é uma versão simplificada que conta o número de ocorrências em cada categoria. Veja como é simples criar um barplot
:
sns.barplot(x='sex', y='total_bill', data=tips)
plt.show()
E um countplot
:
sns.countplot(x='sex', data=tips)
plt.show()
O boxplot
é ideal para visualizar a distribuição dos dados, mostrando quartis e outliers. O violinplot
adiciona uma camada de densidade de kernel aos boxplots, oferecendo uma visão mais rica da distribuição dos dados.
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()
O Seaborn oferece uma variedade de opções para personalizar seus gráficos. Você pode mudar a paleta de cores com o parâmetro palette
, adicionar títulos e rótulos aos eixos, e muito mais.
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette='rainbow')
plt.title('Distribuição de Contas por Dia')
plt.xlabel('Dia da Semana')
plt.ylabel('Total da Conta')
plt.show()
A análise de gráficos categóricos no Seaborn vai além da criação do gráfico em si. É importante observar padrões, como diferenças significativas entre as categorias, a presença de outliers e a distribuição geral dos dados.
Por exemplo, ao analisar um boxplot
, observe a mediana (linha central da caixa), os quartis (bordas da caixa) e os outliers (pontos fora das barras). No violinplot
, além desses elementos, você pode analisar a largura do “violino” em diferentes alturas para entender onde os dados estão mais concentrados.
Os gráficos categóricos no Seaborn são ferramentas poderosas para a análise de dados. Com eles, você pode rapidamente identificar tendências, comparar grupos e entender a distribuição dos seus dados. Lembre-se de que a personalização e a análise cuidadosa são essenciais para extrair o máximo de insights dos seus gráficos. Experimente com diferentes tipos de gráficos e configurações para ver o que funciona melhor para o seu conjunto de dados específico. Com prática e experiência, você se tornará um mestre na visualização de dados categóricos com Seaborn.
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