Deixando suas visualizações eficientes

Aprimorando suas visualizações de dados em Python

Nick Strayer

Instructor

O que é eficiente?

Reduza o esforço para entender a história
Reorganize os gráficos para manter o foco
Melhore a relação "tinta" vs. informação
Não comprometa a mensagem

Linha caótica simplificada em várias etapas até virar uma linha reta

Um relatório abstrato com três gráficos separados à esquerda e uma seta apontando à direita mostrando os mesmos três gráficos agrupados no topo do relatório

# Create a subplot w/ one row & two columns.
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)

# Pass each axes to respective plot
sns.lineplot('month', 'NO2', 'year', ax=ax1, data=pol_by_month)

sns.barplot('year', 'count', ax=ax2, data=obs_by_year)

Um gráfico de linha com valores de poluição ao longo de vários anos ao lado de um gráfico de barras com o número de observações por ano

Remova legendas desnecessárias

Um gráfico de linha de valores de poluição por ano ao lado de um gráfico de barras por ano, destacando que o gráfico de barras pode servir como legenda do de linhas

sns.lineplot('month', 'NO2', 'year', ax=ax1, data=pol_by_month, palette='RdBu',)

sns.barplot('year', 'count', 'year', ax=ax2, data=obs_by_year,
            palette='RdBu', dodge=False)

# Remove legends for both plots
ax1.legend_.remove()
ax2.legend_.remove()

Um gráfico de linha com valores de poluição por ano ao lado de um gráfico de barras onde as cores das barras funcionam como legenda do gráfico de linhas

Vamos praticar!

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