Fala galera do mundo dos dados! Se você trabalha com análise de dados, já deve ter ouvido falar da biblioteca Seaborn Python. Essa biblioteca é uma das mais populares para visualização de dados e oferece diversas ferramentas para criar gráficos elegantes e informativos.
Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados em Python baseada em Matplotlib. Ela é usada para criar gráficos estatísticos elegantes e informativos com apenas algumas linhas de código. O Seaborn é especialmente útil para trabalhar com dados complexos, pois oferece várias ferramentas para simplificar o processo de visualização e apresentação dos resultados.
Neste post, vamos explorar as principais funções da biblioteca Seaborn para análise de dados e mostrar exemplos de código para ajudar você a começar a usá-la.
Principais funções do Seaborn
Vamos agora às principais funções gráficas do Seaborn para análise de dados:
1. Gráficos de barras
Os gráficos de barras são uma forma popular de visualizar dados categóricos. O Seaborn oferece vários tipos de gráficos de barras, incluindo o gráfico de barras agrupadas, o gráfico de barras empilhadas e o gráfico de barras horizontais.
2. Gráficos de dispersão
Os gráficos de dispersão são usados para visualizar a relação entre duas variáveis. O Seaborn oferece vários tipos de gráficos de dispersão, incluindo o gráfico de dispersão com linha de regressão e o gráfico de dispersão com hexágonos.
3. Gráficos de caixa
Os gráficos de caixa são usados para visualizar a distribuição de uma variável numérica. O Seaborn oferece vários tipos de gráficos de caixa, incluindo o gráfico de caixa com distribuição e o gráfico de caixa com pontos.
4. Gráficos de densidade
Os gráficos de densidade são usados para visualizar a distribuição de uma variável numérica. O Seaborn oferece vários tipos de gráficos de densidade, incluindo o gráfico de densidade univariada e o gráfico de densidade bivariada.
Exemplos de código do Seaborn
Agora, vamos mostrar alguns exemplos de código com alguns gráficos do Seaborn para exemplificar tudo o que foi apresentado.
Como importa o Seaborn para utilizar no Python?
# importando a biblioteca import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt
Como carregar uma base de dados do Seaborn?
# Importando dados
tips = sns.load_dataset('tips')Como criar gráficos de barras com o Seaborn?
# Gráfico de barras agrupadas sns.barplot(x="day", y="tip", data=tips);
Como criar gráficos de dispersão com o Seaborn?
# Gráfico de dispersão com linha de regressão sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips);
Como criar gráficos de caixa com o Seaborn?
# Gráfico de caixa com distribuição sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips);
Como criar gráficos de densidade com o Seaborn?
# Gráfico de densidade univariada sns.kdeplot(x="total_bill", data=tips);
O Seaborn não é demais?!
Seaborn ao Cubo
Seaborn é uma biblioteca essencial para quem trabalha com análise de dados e visualização. Com suas diversas funções e ferramentas, é possível criar gráficos elegantes e informativos. Para mais gráficos dessa biblioteca top confere visualização de dados com Seaborn, ou também pode conferir outras bibliotecas para visualização de dados em Python e escolher a sua preferida!
E então, está é uma das diversas bibliotecas Python para análise de dados. Assim finalizamos essa introdução de bibliotecas para análise de dados com Python. Então, fica ligado aqui nas novidades com a nossa Newsletter. Um abraço e até a próxima!!!
Conteúdos ao Cubo
Se você curtiu o conteúdo, aqui no Dados ao Cubo tem muito mais. Então, deixo algumas sugestões de conteúdos que você pode encontrar. Sempre falando sobre o mundo dos dados!
- Time de Dados na Prática
- Etapas para Análise de Dados
- Tipos de Análise de Dados
- Dicas para Visualização de Dados
- Análise de Dados com Airbyte e Metabase
- Importar CSV no PostgreSQL com o DBeaver
- O Guia do XGBoost com Python
- Analisando Dados do LinkedIn
Finalizo com um convite para você ser Parceiro de Publicação Dados ao Cubo e escrever o próximo artigo, compartilhando conhecimento para toda a comunidade de dados.
Apaixonado por dados e tecnologia ❤️ , criando soluções com dados 📊 📈 , desde 2015, sempre buscando tornar os processos orientados! Com formação em Engenharia da Computação 💾 , MBA Gestão da Informação e Business Intelligence e Especialização em Data Science.
Também atuo como professor na área de dados. Nas horas vagas crio modelos de Machine Learning 🤖 com Python em desafios do Kaggle e escrevo no Dados ao Cubo sobre o mundo dos dados 🎲 !
Compartilhando conhecimentos sempre 🚀
