Introdução ao Plotly Express

Ana Maria Gomes
6 minutos de leitura

Conteúdos do tutorial

O Plotly Express é uma biblioteca do Python que tem revolucionado a forma como visualizamos e interagimos com dados. Com uma sintaxe simples e intuitiva, ela permite que até mesmo quem está começando a programar em Python possa criar gráficos complexos e interativos com poucas linhas de código. Neste artigo, vamos explorar os conceitos iniciais do Plotly Express e demonstrar alguns dos gráficos que você pode criar com essa poderosa ferramenta.

O que é o Plotly Express?

O Plotly Express, ou simplesmente px, é um módulo da biblioteca Plotly que simplifica a criação de gráficos. Ele foi projetado para ser uma interface mais fácil e direta para a criação de gráficos comuns, como gráficos de linha, de barra, de dispersão, entre outros. Com o Plotly Express, você não precisa se preocupar com a configuração detalhada de cada elemento do gráfico, pois ele já vem com uma série de padrões estéticos e funcionais que facilitam o processo de visualização de dados.

Primeiros Passos com o Plotly Express

Antes de começarmos a criar nossos gráficos, precisamos instalar e importar a biblioteca Plotly Express. Se você ainda não tem a biblioteca instalada, pode fazê-lo facilmente usando o pip, o gerenciador de pacotes do Python:

pip install plotly

Com a biblioteca instalada, podemos importar o módulo Plotly Express e começar a criar nossos gráficos:

import plotly.express as px

Criando Gráficos com o Plotly Express

Agora que temos o Plotly Express importado, vamos criar alguns gráficos básicos para entender como a biblioteca funciona.

Gráfico de Dispersão (Scatter Plot)

O gráfico de dispersão é um dos gráficos mais comuns e úteis para explorar a relação entre duas variáveis numéricas. Com o Plotly Express, criar um scatter plot é tão simples quanto:

df = px.data.iris() # Carregando um conjunto de dados de exemplo
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()
dispersão das larguras e comprimentos das sépalas das flores de íris

Esse código gera um gráfico de dispersão das larguras e comprimentos das sépalas das flores de íris, com cada espécie colorida de forma diferente.

Gráfico de Linha (Line Chart)

Gráficos de linha são ideais para visualizar a evolução de uma variável ao longo do tempo ou em relação a outra variável. Para criar um gráfico de linha, você pode usar:

df = px.data.gapminder().query("country=='Brazil'")
fig = px.line(df, x="year", y="gdpPercap", title='Evolução do PIB per Capita no Brasil')
fig.show()
evolução do PIB per capita no Brasil ao longo dos anos

Este exemplo mostra a evolução do PIB per capita no Brasil ao longo dos anos.

Gráfico de Barras (Bar Chart)

Gráficos de barras são úteis para comparações de categorias. Com o Plotly Express, criar um gráfico de barras é fácil:

df = px.data.tips() # Dados de exemplo sobre gorjetas
fig = px.bar(df, x="day", y="total_bill", color="sex", title="Total de Contas por Dia e Sexo")
fig.show()
total das contas em um restaurante

Este gráfico mostra o total das contas em um restaurante, dividido por dia da semana e sexo do cliente.

Gráfico de Pizza (Pie Chart)

Gráficos de pizza são excelentes para mostrar proporções de um todo. Veja como é simples criar um com o Plotly Express:

df = px.data.election() # Dados de exemplo de uma eleição
fig = px.pie(df, names='candidate', values='votes', title='Resultado da Eleição')
fig.show()
distribuição dos votos entre os candidatos em uma eleição

Este gráfico de pizza mostra a distribuição dos votos entre os candidatos em uma eleição.

Conclusão

O Plotly Express é uma ferramenta incrivelmente poderosa e acessível para quem está começando a explorar a visualização de dados em Python. Com apenas algumas linhas de código, você pode criar gráficos interativos e detalhados que ajudarão a contar a história por trás dos seus dados. Experimente, explore e divirta-se descobrindo os insights que seus dados podem oferecer!

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