10.7. Introdução à Análise de Dados com Python: Visualização de dados com Matplotlib e Seaborn

10.7. Introdução à Análise de Dados com Python: Visualização de dados com Matplotlib e Seaborn

A visualização de dados é uma das etapas mais importantes no processo de análise de dados. Ela permite que analistas e cientistas de dados transformem informações complexas em gráficos e figuras que facilitam a compreensão e a comunicação de padrões, tendências e insights. Python, uma linguagem de programação poderosa e versátil, oferece bibliotecas robustas para visualização de dados, sendo as mais populares o Matplotlib e o Seaborn.

Matplotlib: A Fundação da Visualização de Dados em Python

O Matplotlib é uma biblioteca de plotagem de gráficos para a linguagem de programação Python e seu ambiente de numeração matemática NumPy. Foi originalmente desenvolvido por John D. Hunter em 2003 e desde então se tornou o padrão de facto para a visualização de dados em Python. O Matplotlib é altamente personalizável e capaz de criar praticamente qualquer tipo de gráfico ou diagrama.

Com o Matplotlib, você pode criar uma ampla variedade de gráficos estáticos, animados e interativos. Os tipos de gráficos incluem:

• Gráficos de linha
• Gráficos de barras
• Gráficos de dispersão
• Histogramas
• Diagramas de caixa (boxplots)
• Gráficos de área
• Gráficos de pizza
• Mapas de calor
• Gráficos 3D
• Gráficos de contorno

Para começar a usar o Matplotlib, você primeiro precisa importar a biblioteca. A convenção padrão é importar o módulo pyplot, que fornece uma interface semelhante à do MATLAB:

import matplotlib.pyplot as plt

Depois de importar o Matplotlib, você pode começar a criar gráficos com apenas algumas linhas de código. Por exemplo, para criar um simples gráfico de linha, você usaria:

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('alguns números')
plt.show()

O Matplotlib é extremamente poderoso, mas pode ser um pouco verboso para tarefas de visualização de dados comuns. Por isso, muitos analistas preferem usar o Seaborn para tarefas mais avançadas de visualização de dados.

Seaborn: Visualização de Dados Estatísticos com Elegância

Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados Python baseada no Matplotlib que oferece uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes. Seaborn foi criado por Michael Waskom e é construído sobre o Matplotlib, fornecendo uma interface mais amigável e estilos padrão que são mais esteticamente agradáveis.

O Seaborn é particularmente útil para:

• Visualizar padrões e inferir informações estatísticas de conjuntos de dados grandes e complexos.
• Criar gráficos que resumem e apresentam uma grande quantidade de dados de maneira compreensível e informativa.
• Trabalhar com dados categóricos e contínuos.
• Integrar-se bem com as estruturas de dados do Pandas.

Para começar a usar o Seaborn, você deve primeiro instalar e importar a biblioteca:

import seaborn as sns

Um dos pontos fortes do Seaborn é a capacidade de criar gráficos complexos com código relativamente simples. Por exemplo, para criar um gráfico de barras que mostra a confiança nos intervalos, você pode usar:

sns.barplot(x="dia", y="total_bill", data=tips)

Onde tips é um DataFrame do Pandas contendo os dados que você deseja plotar.

Além disso, o Seaborn vem com um conjunto de temas e paletas de cores que podem ser aplicados globalmente aos gráficos para melhorar sua aparência com mínimos esforços:

sns.set_theme(style="darkgrid")

Essa única linha de código pode transformar a estética de todos os seus gráficos, tornando-os mais legíveis e profissionais.

Integrando Matplotlib e Seaborn

Embora o Seaborn seja poderoso por si só, ele não substitui completamente o Matplotlib. Em muitos casos, você pode querer começar com o Seaborn para criar gráficos complexos de forma rápida e, em seguida, usar o Matplotlib para fazer ajustes finos e personalizações específicas.

Por exemplo, você pode usar o Seaborn para criar um gráfico de dispersão e, em seguida, usar o Matplotlib para ajustar elementos individuais, como títulos, rótulos ou limites:

ax = sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
ax.set_title("Scatter plot of Total Bill vs Tip")
ax.set_xlabel("Total Bill")
ax.set_ylabel("Tip")
plt.show()

Esse código produzirá um gráfico de dispersão com rótulos e título personalizados, combinando o melhor dos dois mundos.

Conclusão

A visualização de dados é uma ferramenta crucial para a análise de dados, e Python oferece bibliotecas poderosas como Matplotlib e Seaborn para ajudar nessa tarefa. O Matplotlib é ideal para personalizações granulares e controle total sobre os gráficos, enquanto o Seaborn é excelente para criar visualizações estatísticas complexas com menos código e mais estilo. Ao combinar as forças de ambas as bibliotecas, você pode criar visualizações de dados que não apenas comunicam informações importantes, mas também são visualmente atraentes e profissionais.

À medida que você avança em sua jornada analítica com Python, o domínio dessas ferramentas de visualização será inestimável. Elas não apenas facilitarão a exploração e a compreensão dos seus dados, mas também permitirão que você compartilhe suas descobertas com outros de maneira eficaz e influente.

Próxima página do Ebook Gratuito:

37Introdução à Análise de Dados com Python: Análise exploratória de dados (EDA)

5 minutos