Introdução aos gráficos de linhas

Introdução à Visualização de Dados com o Seaborn

Erin Case

Data Scientist

O que são gráficos de linhas?

Dois tipos de gráficos relacionais: gráficos de dispersão e gráficos de linhas

Gráficos de dispersão

Cada ponto do gráfico é uma observação independente

Gráficos de linhas

Cada ponto do gráfico representa a mesma “coisa”, normalmente monitorada ao longo do tempo

Gráfico de linhas do preço das ações ao longo do tempo

Dados sobre poluição do ar

Estações de coleta espalhadas pela cidade
Amostras de ar com níveis de dióxido de nitrogênio

Cinco primeiras linhas do DataFrame de poluição do ar

Gráfico de dispersão

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_mean, 
            kind="scatter")

plt.show()

Gráfico de dispersão da média de dióxido de nitrogênio ao longo do tempo

Gráfico de linhas

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_mean, 
            kind="line")

plt.show()

Gráfico de linhas da média de dióxido de nitrogênio ao longo do tempo

Subgrupos por local

Cinco primeiras linhas do DataFrame de poluição do ar por local

Subgrupos por local

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line",
            style="location", 
            hue="location")

plt.show()

Gráfico de linhas da média de dióxido de nitrogênio ao longo do tempo por região

Como colocar marcadores

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line", 
            style="location", 
            hue="location",
            markers=True)

plt.show()

Gráfico de linhas com o acréscimo de marcadores

Como desativar o estilo da linha

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line", 
            style="location", 
            hue="location",
            markers=True,
            dashes=False)

plt.show()

Gráfico de linhas com marcadores e linhas sólidas

Várias observações por valor de x

Cinco primeiras linhas do DataFrame de poluição do ar por estação

Várias observações por valor de x

Gráfico de dispersão

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="scatter")

plt.show()

Gráfico de dispersão do dióxido de nitrogênio em todas as estações ao longo do tempo

Várias observações por valor de x

Gráfico de linhas

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line")

plt.show()

Gráfico de linhas do dióxido de nitrogênio em todas as estações ao longo do tempo

Várias observações por valor de x

A área sombreada é o intervalo de confiança

Supõe que o conjunto de dados é uma amostra aleatória
95% de confiança de que a média está nesse intervalo
Mostra a incerteza da estimativa

Gráfico de linhas do dióxido de nitrogênio em todas as estações ao longo do tempo

Como substituir o intervalo de confiança pelo desvio-padrão

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line",
            ci="sd")

plt.show()

Gráfico de linhas com desvio-padrão

Como desativar o intervalo de confiança

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line",
            ci=None)

plt.show()

Gráfico de linhas sem intervalo de confiança

Vamos praticar!

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