[DATA SCIENCE] DAY: 013 - Criando gráficos de barras com python

👨‍💼 Bom dia, boa tarde e boa noite pessoal, tudo bem?

🍁 Hoje iremos aprender como criar gráficos em barras com python.

📝 Obs: Irei utilizar o júpiter notebook, mas fique a vontade para escolher outro ambiente de sua preferência. Uma sugestão caso não conheça nenhum, tem o colab do google.

1 - Primeiro, podemos usar a notação as para abreviar o nome das bibliotecas que vamos importar e facilitar a escrita de código:

💻

import pandas as pd

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
import seaborn as sns

📝 Obs:

• A primeira linha import pandas as pd importa a biblioteca pandas para utilizar suas funções para manipular e analisar dados.
• A segunda linha from matplotlib import pyplot as plt importa o módulo pyplot da biblioteca matplotlib para criar gráficos.
• A terceira linha from matplotlib import rcParams importa as configurações de parâmetros padrão da biblioteca matplotlib.
• A quarta linha import seaborn as sns importa a biblioteca seaborn que fornece uma interface mais fácil para criar gráficos estatísticos atraentes e informativos, e também estende as funcionalidades de matplotlib.

Essas linhas de código preparam as bibliotecas necessárias para serem utilizadas na visualização de dados.

2 - Agora vamos ajustar as configurações de visualização para se adequar ao ambiente do Jupyter Notebook e estabelecer um estilo de gráfico padrão para ser usado ao longo do código:

💻

%matplotlib inline
rcParams['figure.figsize'] = 5, 4
sns.set_style('whitegrid')

📝 Obs:

• %matplotlib inline: Essa linha de código é usada para exibir gráficos dentro do notebook Jupyter. Isso significa que, em vez de abrir uma nova janela para exibir o gráfico, ele será exibido diretamente no notebook.

• rcParams['figure.figsize'] = 5, 4: Essa linha de código define o tamanho da figura como 5x4. Isso significa que a largura será de 5 unidades e a altura será de 4 unidades.

• sns.set_style('whitegrid'): Essa linha de código é parte do seaborn, uma biblioteca de visualização de dados baseada em Matplotlib. Ele define o estilo de grade como branco. Isso adiciona linhas brancas às suas visualizações de dados, o que pode ajudar a tornar os gráficos mais legíveis e fáceis de interpretar.

3 - Com as configurações já feitas, iremos gerar um gráfico de barras simples utilizando o Matplotlib.

💻

x = range(1, 10)
y = [1, 2, 3, 4, 0, 4, 3, 2, 1]

plt.bar(x, y)

📝 **Obs: **

• x = range(1, 10): Essa linha de código está criando uma variável chamada "x" e atribuindo a ela uma lista de números inteiros de 1 a 9. Essa lista representa os valores do eixo x no gráfico.

• y = [1, 2, 3, 4, 0, 4, 3, 2, 1]: Essa linha de código está criando uma variável chamada y e atribuindo a ela uma lista de números inteiros. Essa lista representa os valores do eixo y no gráfico.

• plt.bar(x, y): Essa linha de código está usando a função bar do Matplotlib para criar um gráfico de barras. A função bar recebe dois argumentos, x e y, que são as listas criadas nas linhas anteriores. Essa código que geramos irá plotar um gráfico de barras com as listas x e y.

Gráfico gerado:

4 - Após entendermos como funciona gerar um gráfico de barras utilizando dados rasos, iremos aprender sobre a criação de gráficos de barras utilizando um objeto Pandas:

🔍 Para baixar o arquivo que está sendo usado, clique aqui.

💻

caminho = 'O-caminho-do-arquivo/mtcars.csv'

carros = pd.read_csv(caminho)
carros.columns = ['nomes','mpg','cyl','disp', 'hp', 'drat', 'wt', 'qsec', 'vs', 'am', 'gear', 'carb']
mpg = carros['mpg']

mpg.plot(kind='bar')

📝 **Obs: **

• caminho: A variável caminho é atribuída com o caminho '/home/moisa/Downloads/dados/mtcars.csv'.

• carros = pd.read_csv(caminho): A função pd.read_csv() é utilizada para ler o arquivo de dados e criar um dataframe com as informações contidas nele salvando em uma variável chamada carros.

• carros.columns: As colunas do dataframe são renomeadas com os nomes especificados na lista ['nomes','mpg','cyl','disp', 'hp', 'drat', 'wt', 'qsec', 'vs', 'am', 'gear', 'carb']

• Seleção de coluna: A coluna mpg é selecionada e atribuída à variável mpg.

• A função plot() é utilizada para gerar um gráfico de barras com os dados da coluna 'mpg'. A opção kind='bar' especifica que é um gráfico de barras que esta sendo criado.

Em resumo, essas linhas de código estão lendo um arquivo CSV, renomeando as colunas e selecionando uma coluna específica para armazenar em uma variável.

Gráfico gerado:

📝 Obs:

• Podemos brincar um pouco e enxergar os dados por um outro ângulo. A opção kind='barh' especifica que é um gráfico de barras horizontais que esta sendo criado.

💻

mpg.plot(kind='barh')

• Existem inúmeras formas, recomendo vocês lerem a documentação e se divertirem com a variedade.

5 - Por último, irei mostrar para vocês a possibilidade de salvar um gráfico em sua máquina local:

💻

plt.savefig('grafico_de_barras.png')

📝 Obs:

• A função savefig() do módulo pyplot (plt) é utilizada para salvar o gráfico gerado anteriormente para um arquivo de imagem. O argumento 'grafico_de_barras.png' especifica o nome do arquivo de imagem e o formato de imagem deve ser PNG.

• Dando o comando !dir, você consegue visualizar seu gráfico salvo com o respectivo nome que você o atribuiu.

💻

grafico_de_barras.png

🌊 Espero que tenham gostado do conteúdo, amanhã iremos aprender como formatar gráficos!

🚀 Vejo vocês amanhã, tenham um ótimo final de semana!