Introdução ao Seaborn

Visualização intermediária de dados com a Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Panorama de Visualização em Python

O universo de visualização em Python é complexo e pode ser confuso

Panorama das visualizações em Python

Matplotlib

matplotlib fornece os blocos de construção das visualizações do Seaborn
Também pode ser usado sozinho para plotar dados

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("wines.csv")

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(df['alcohol'])

Exemplo de histograma com Matplotlib

Pandas

pandas é uma biblioteca fundamental para análise de dados
Também oferece recursos básicos de plotagem

import pandas as pd

df = pd.read_csv("wines.csv")
df['alcohol'].plot.hist()

Exemplo de histograma com Pandas

Seaborn

Seaborn permite visualizações complexas de dados
É baseado em matplotlib e funciona melhor com dataframes do pandas

Seaborn histplot

histplot é semelhante ao histograma visto antes
Por padrão, gera um histograma, mas também cria outros gráficos complexos

import seaborn as sns

sns.histplot(df['alcohol'])

Exemplo de histplot do Seaborn

Seaborn displot

displot aproveita histplot e outras funções para gráficos de distribuição
Por padrão, gera um histograma, mas também cria outros tipos de gráfico

import seaborn as sns

sns.displot(df['alcohol'], kind='kde')

Exemplo de displot do Seaborn

Histograma do pandas vs. Displot

Histograma do pandas
```
df['alcohol'].plot.hist()
```
- Frequência real das observações
- Sem contorno nas barras
- Classes largas
- Sem rótulo no eixo x

Seaborn displot
```
sns.displot(df['alcohol'])
```
- Rótulo automático no eixo x
- Paleta de cores suave
- Gráfico mais limpo

Vamos praticar!

Visualização intermediária de dados com a Seaborn

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