Data Visualization: conhecendo as bibliotecas do Python | Alura Cursos Online
Data Visualization: conhecendo as bibliotecas do Python
9 min9 minutos de leitura
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Autor(a)
Marcus Almeida
Bacharelando em Engenharia Elétrica pelo Instituto Federal do Maranhão. Atuou como parte do Scuba Team da Escola de Dados na Alura, trabalhando com conteúdos voltados a Data Science, Machine Learning, Python e SQL. Adora conversar tecnologia, universo geek, games e também aprender coisas novas.
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A Ciência de Dados é o conjunto de técnicas que trabalha em analisar e interpretar informações úteis e valiosas por trás de grandes volumes de dados que são gerados todos os dias, nos mais diferentes setores.
Nesse contexto, surge também a visualização de dados que desempenha um papel importante quando precisamos identificar problemas, anomalias e tendências no processo de análise de dados. Logo, é uma ferramenta essencial para profissionais de dados e para o público em geral que consome essas informações.
Para resolver essas tarefas, surgem bibliotecas com o papel de unir a visualização de dados ao poder do Python e suas bibliotecas para Data Science, como NumPy e Pandas, que já atuam em toda a cadeia do trabalho de extração, limpeza e transformação de dados.
Nesse artigo, vamos conhecer um pouco mais sobre a visualização de dados e algumas bibliotecas muito utilizadas.
O que é Visualização de Dados (DataViz)?
A visualização de dados, também conhecida por termos como data visualization ou DataViz, é o conjunto de técnicas para representar informações e dados de forma visual de maneira compreensível a fim transmitir resultados de análise de dados.
Essas técnicas são utilizadas para transformar grandes conjuntos de dados e registros em gráficos, tabelas e diagramas que podem ser processados mais facilmente e por qualquer pessoa.
Por exemplo, utilizando um conjunto de dados (dataset) como o Iris, que possui 150 registros com o comprimento (length) de sépalas e pétalas de algumas espécies de flores Iris (a saber, virginica, versicolor e setosa), nós podemos apresentar as informações contidas nesse conjunto de algumas maneiras. Neste caso, podemos expor a tabela de dados diretamente:
sepal length (cm)
petal length (cm)
class
0
5.1
1.4
setosa
1
4.9
1.4
setosa
2
4.7
1.3
setosa
3
4.6
1.5
setosa
4
5.0
1.4
setosa
..
...
...
...
145
6.7
5.2
virginica
146
6.3
5.0
Ou através do uso de gráficos, resumindo as informações desse conjunto de dados de maneira visual. O exemplo abaixo é um gráfico de dispersão (scatter) que traz os mesmos registros da tabela completa anterior:
Dessa maneira, nós conseguimos gerar insights de forma mais rápida e com uma linguagem simples. Para analisar o gráfico acima, não é preciso muito conhecimento técnico para compreender as características individuais de cada espécie de Iris, os tamanhos mínimos e máximos ou qual espécie tem pétala ou sépala maior, por exemplo.
Isso facilita o processo de observar e comunicar resultados em análise de dados.
Na Ciência de Dados, a visualização de dados tem o papel fundamental de conectar os setores de cada área do negócio. Os projetos são executados por pessoas analistas e cientistas de dados e passam por uma fase na qual a apresentação dos resultados é estruturada.
Nesse ponto, cria-se um storytelling (uma maneira de apresentar informação ao público alvo) e para dar suporte a esse processo criativo e analítico, os dados agora transformam-se em resultados por meio de indicadores ou KPIs, insights, números, gráficos, diagramas, entre outros.
Terminologias
O inglês é a língua utilizada para estruturar os códigos em Python e de suas bibliotecas. Então, é importante conhecer alguns dos termos utilizados em tarefas de visualização de dados, tais como:
Termo [em inglês]
Tradução
Observações
Chart
Gráfico
Geralmente é acompanhado do tipo do gráfico. Ex: Pie Chart (Pizza), Bar Chart (Barras), Line Chart (Linhas), Bubble Chart (Bolhas), etc.
Plot
Plotagem
Produção de uma imagem por meio de desenhos e linhas. Ação de construir o gráfico.
Axis / Axes
Eixo
Eixo dos gráficos. Ideia análoga à Matemática, na qual temos X e Y para o caso 2D e X, Y, Z para o caso 3D.
Label
Rótulo
São os rótulos que dão o nome e acompanham cada eixo. Geralmente aparecem acompanhados do respectivo eixo. Ex: x_label, y_label, etc.
Grid
Grade/Malha
É a estrutura de fundo de um gráfico. Linhas horizontais e verticais espaçadas que servem de referência para as unidades dos eixos.
Legend
Legenda
Caixa de texto descritivo, contendo informações sobre os elementos do gráfico. Geralmente traz informação sobre o que significa determinada cor ou traçado e/ou quais as variáveis sendo plotadas.
Esses termos também podem ser vistos por meio da imagem abaixo que mostra a estrutura “anatômica” de um gráfico, ou seja, como os elementos são chamados. Mesmo em bibliotecas diferentes, ainda conseguimos observar várias semelhanças.
Agora que já conhecemos os principais termos e componentes dos gráficos e figuras, vamos partir para as bibliotecas.
Matplotlib
A Matplotlib é uma das bibliotecas mais populares para visualização de dados em Python. Criada em 2003, pelo cientista da computação John D. Hunter, o projeto Matplotlib foi desenvolvido com o objetivo de promover um ambiente de criação de gráficos (plots) semelhantes ao do software MATLAB.
O projeto é de código aberto (open source) e possui uma variedade de gráficos, como: o de linhas, dispersão, histogramas, barras, e muito mais. Ele também permite um alto nível de personalização, desde o trabalho com as cores de cada elemento, fontes, escalas, entre outros. Para os gráficos em imagens, é possível trabalhar com vários tipos de saída, desde os mais comuns PNG, PDF, JPEG, SVG e EPS, sendo este último um formato bastante utilizado para artigos acadêmicos e técnicos.
Galeria de gráficos da Matplotlib
A documentação do Matplotlib disponibiliza dois links interessantes: o Plot Types e o Examples.
Plot types: página dedicada a mostrar os tipos de visualizações possíveis com Matplotlib. Alguns deles são: plot, scatter, bar, stem, step e fill_between.
Examples: página com exemplos diversos e junção de funções de criação e customização diferentes do matplotlib. Alguns dos exemplos mostrados são: Bar color demo, Bar Label Demo, Stacked bar chart, Grouped bar chart with labels, Horizontal bar chart e Broken Barh.
Além da grande variedade de gráficos 2D estáticos, a Matplotlib também permite a criação de animações no formato GIF, gráficos em 3D e a junção de vários gráficos em um só (subplots). Tudo isso com o uso de módulos específicos dentro da biblioteca.
Seaborn
Em 2012, sob orientação do cientista de dados americano Michael Waskom, surge a Seaborn, uma biblioteca de código aberto baseada no Matplotlib. Ela propõe uma interface de alto nível para trabalhar com gráficos mais atrativos e com informações estatísticas, com a ideia principal que, segundo Waskom, “a Seaborn torna coisas difíceis em coisas muito fáceis de serem feitas”.
A biblioteca é geralmente utilizada em conjunto com outras bibliotecas de análise de dados, das quais tem uma ótima aderência entre os seus objetos, como NumPy e Pandas, nos quais é possível indicar de maneira simples as variáveis que estão sendo utilizadas e gerar rapidamente resultados.
Galeria de gráficos da Seaborn
A Seaborn também possui uma galeria de imagens dos gráficos feitos utilizando a biblioteca.
E uma das características mais importantes da Seaborn é a facilidade em tratar informações estatísticas do conjunto de dados durante o processo de plot dos gráficos. No exemplo abaixo construímos um gráfico de histograma e, apenas adicionando o parâmetro kde=True, conseguimos criar uma nova linha no gráfico que faz uma estimativa de uma função estatística para esse mesmo conjunto de dados.
import seaborn as sns
sns.histplot(data=df, x='sepal length (cm)', kde=True)
plt.show()
Plotly
A Plotly é uma biblioteca de código aberto para visualização de dados de forma interativa em Python e que possui suporte em outras linguagens de programação. Criada em 2012 pelos cientistas de dados Alex Johnson, Jack Parmer e Chris Parmer, a Plotly chegou ao cenário com o objetivo de preencher a lacuna na visualização de dados interativa.
A principal característica da Plotly é a capacidade de criar gráficos que podem ser manipulados em tempo real pelas pessoas usuárias, permitindo que a exploração dos dados seja dinâmica e imersiva. Na interface do gráfico, é possível usar ações como diminuir e aumentar o zoom, mudar a região de observação (pan), utilizar filtros de dados e também animações.
A Plotly funciona muito bem com várias plataformas usadas em Ciência de Dados e desenvolvimento de softwares, tais como: Jupyter Notebook, Dash (framework de dashboards web), aplicativos webs, Streamlit e possui a possibilidade de exportação de HTML para páginas web.
Na Plotly, o gráfico de dispersão, mostrado no início do artigo, torna-se interativo e permite explorar várias ações.
Galeria de gráficos da Plotly
A galeria de gráficos da Plotly está disponível na página Plotly Open Source Graphing Library for Python e conta com diversos exemplos de gráficos básicos, estatísticos, mapas e vários exemplos aplicados.
O que vem depois?
O trabalho com visualização de dados e criação de gráficos e figuras não para por aqui. Também podemos incorporar esses itens em relatórios estáticos (documentos, PDFs, etc.) ou em relatórios dinâmicos, como os relatórios e dashboards criados em Power BI. Além disso, podemos utilizar esses itens em páginas web, complementando tecnologias como o Flask, Django e as tecnologias para webapps voltadas a dados já mencionadas, como o Dash e Streamlit.
Conclusão
E aí, curtiu? Aqui na Alura nós temos vários conteúdos voltados à Ciência de Dados e Visualização de Dados. Convidamos você a conhecer a Formação Python para Data Science, uma trilha de estudos completa que inicia em Python, passa pelas principais bibliotecas de Ciência de Dados (como NumPy e Pandas) e trabalha as bibliotecas de visualização de dados. Lembrando que não precisa de pré-requisitos em programação para começar!
Se você já deu seus primeiros passos em Ciência de Dados, também te convidamos a conhecer o Challenge de Data Science 1° Edição, um desafio pensado para ser trabalhado em 4 semanas, no qual você vai desenvolver um conjunto de análises e modelos de machine learning para auxiliar na resolução de um case. Lembrando que somente estudantes da Alura têm acesso ao Challenge.
