Visualização de Dados em Python Para Iniciantes

A visualização de dados desempenha um papel significativo na análise de dados e torna os dados mais claros e mais fáceis de entender por todos. A representação visual das informações com ferramentas de visualização de dados como Python ajuda a identificar tendências, padrões e correlações que você talvez nunca tivesse descoberto, ou como diz o cientista de computador americano Ben Schneiderman "As visualizações fornecem respostas às perguntas que você nem sabia que tinha".

Neste blog, discutiremos o que é visualização de dados em Python, como visualizar dados em Python usando as bibliotecas de visualização do Python e apresentaremos alguns exemplos de visualização em Python para ajudá-lo a entender melhor o poder da visualização de dados e como Python pode ajudá-lo a aproveitá-lo.

O que é Visualização em Python?

Python é uma linguagem de programação de propósito geral que inclui estruturas de dados de alto nível, tipagem dinâmica e associação dinâmica, além de uma variedade de outros recursos que a tornam valiosa e benéfica para o desenvolvimento de aplicações complexas.

Com a crescente importância da visualização de dados nas últimas duas décadas, Python se tornou mais do que apenas uma linguagem de programação. Ela evoluiu para a linguagem de programação mais usada para ciência de dados, apresentando aos desenvolvedores uma infinidade de opções para visualizar dados e obter insights que os dados brutos sozinhos não podem fornecer.

Simplificando, usar Python para criar suas visualizações de dados ajudará seus usuários a obter informações de dados em milissegundos em comparação com segundos ou até minutos tentando analisar e compreender grandes conjuntos de dados não formatados representados em formatos tabulares. Melhor ainda, usar ferramentas de visualização de dados em Python permite que você adicione cores, linhas de tendência, marcadores, anotações e muitas outras dicas visuais que ajudam o espectador de sua visualização a entender instantaneamente a história de seus dados.

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Bibliotecas de Visualização em Python

Existem inúmeras bibliotecas de visualização de código aberto e comerciais para Python que oferecem gráficos comerciais, gráficos científicos, gráficos financeiros, mapeamento geoespacial e muito mais. Como desenvolvedor, você pode facilmente importar essas bibliotecas em seus projetos Python e, com base no tipo de dados que você possui, em poucas linhas de código você pode renderizar uma visualização.

Estas são as 5 bibliotecas de visualização de dados em Python mais populares:

• Matplotlib – Matplotlib é a primeira biblioteca de visualização de dados do Python e é a biblioteca de fundação sobre a qual todas as outras bibliotecas de visualização de dados do Python foram construídas. É a mais utilizada e é uma biblioteca de plotagem 2D. Matplotlib pode gerar gráficos, gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, espectros de potência, gráficos de dispersão, gráficos de erros e outros tipos de visualizações de dados. A biblioteca permite controle absoluto da visualização. É muito poderosa, mas também muito complexa – você pode criar qualquer coisa, mas leva muito trabalho e esforço para obter gráficos com aparência razoável.
• Seaborn – Baseado em Matplotlib, Seaborn é conhecido por criar as visualizações de dados em Python mais visualmente atraentes. A biblioteca fornece uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes e informativos com menos código necessário em comparação com Matplotlib.
• ggplot – Esta biblioteca é a implementação em Python do ggplot2 de visualização de dados na linguagem de programação R. ggplot é fortemente integrado com a biblioteca Pandas e demonstra uma das melhores formas de aprendizado de máquina depois que recebe instruções sobre como mapear as variáveis para estética e quais primitivos usar. Pode ser usada para gerar representações gráficas simples e não pode ser usada para criar gráficos altamente personalizados.
• Plotly – Plotly permite a criação de visualizações de dados e análise com muito poucas linhas de código necessárias e possui gráficos de contorno que é muito incomum para todas as outras bibliotecas. Pode gerar muitas visualizações como gráficos de dispersão, gráficos de linhas, gráficos de barras, barras de erro, subgráficos, histogramas, gráficos de caixa, etc. Além disso, Plotly possui recursos de ferramenta de passar o mouse que permitem a detecção de outliers ou anomalias em um grande número de pontos de dados.
• Pandas – Embora não seja uma biblioteca de visualização, Pandas é uma biblioteca de código aberto de alto desempenho que fornece funções rápidas e flexíveis de manipulação de dados e transformação de dados para uso em bibliotecas de visualização de dados em Python. Usar a API de alto nível do Pandas para processamento de dados significa que você escreve menos código Python para manipular dados para alcançar os mesmos resultados que teria com código Python longo e complexo.

Visualização Interativa em Python

Se você está procurando uma ferramenta de visualização interativa em Python, deve considerar Bokeh.

Bokeh é uma biblioteca de visualização interativa que renderiza seus gráficos usando HTML e JavaScript. No entanto, Bokeh fornece uma API Python para criar visualizações interativas em D3.js com ou sem a necessidade de escrever qualquer código JavaScript. É adequado para ativos de dados grandes ou em streaming e pode ser usado para desenvolver gráficos, aplicações e painéis interativos baseados na web. Bokeh é uma ferramenta muito poderosa para explorar e compreender seus dados e criar gráficos personalizados atraentes para um projeto ou relatório. No espaço de visualização de dados em Python, Bokeh é o candidato número 1 para construir visualizações interativas.

A biblioteca também funciona em estreita colaboração com ferramentas PyData e permite o uso de objetos padrão do Pandas e NumPy para plotagem.

Visualização de Série Temporal em Python

Dados de série temporal são a série de pontos de dados listados em ordem temporal. É uma sequência de pontos de intervalo igual sucessivos no tempo e consiste em métodos para análise para extrair informações significativas e outras características úteis dos dados. O tipo de dados de série temporal é importante em muitos setores, como farmacêutica, varejo, transportes, finanças, e até mesmo mídia social e empresas de e-mail marketing, bem como muitos outros.

Os seguintes são todos exemplos de dados de série temporal:

• Medicina: monitoramento da frequência cardíaca, rastreamento de peso, monitoramento da pressão arterial, etc.
• Varejo: o número de itens vendidos por hora durante um período de 24 horas ou 48 horas
• Transportes: o número de viajantes que viajam durante um período de uma semana ou um mês
• Economia: produto interno bruto, índice de preços ao consumidor, etc.

Um gráfico de linhas é a forma mais comumente usada de visualizar dados de série temporal, geralmente a exibição do gráfico permite interações, como ampliar para dados temporais mais detalhados, ou reduzir para visualizações de dados mais abrangentes.

Um Exemplo de Visualização em Python

Ferramentas de visualização de dados e dashboard incluem uma grande variedade de tipos de gráficos. Ferramentas como Python e as bibliotecas gráficas de Python mencionadas anteriormente podem ajudar a construir visualizações úteis e informativas quando você precisa ir além dos tipos de gráficos fornecidos. Por exemplo, a maioria dos produtos não inclui visualizações avançadas como Diagramas de Sankey, Mapas de Calor ou Gráficos de Vapor. O Slingshot torna fácil adicionar essas visualizações avançadas em Python.

Por padrão, uma visualização em Python no Slingshot inclui essas bibliotecas no editor de script:

#import matplotlib
#import matplotlib.pyplot as plt
#import numpy as np
#import pandas as pd

E por padrão, os campos disponíveis por padrão no Script Editor são aqueles que você selecionou no seletor de campos no editor de visualização:

#data['Territory']
#data['CampaignID']
#data['Sum of Spend']

Você está criando sua visualização, assim como qualquer outro gráfico integrado. A única diferença é que este é criado com algum código Python:

campaignid = np.unique(np.array(data['CampaignID']))
territory = np.unique(np.array(data['Territory']))
spend = np.array(data['Sum of Spend']).reshape((7, 5))
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.5, 6.5))
im = ax.imshow(spend)
# Show all ticks...
ax.set_xticks(np.arange(len(territory)))
ax.set_yticks(np.arange(len(campaignid)))
# ... and label them with the respective list entries
ax.set_xticklabels(territory)
ax.set_yticklabels(campaignid)
# Loop over data dimensions and create text annotations.
for i in range(len(campaignid)):
for j in range(len(territory)):
text = ax.text(j, i, spend[i, j],
ha="center", va="center", color="w")
ax.set_title("Campaign Spend (dollars)")
fig.tight_layout()

Resultando em uma bela visualização de Mapa de Calor que você pode facilmente compartilhar com o resto do seu time!

Considerações Finais

À medida que os negócios continuam a contar com dados para tomar decisões melhores e baseadas em fatos, a importância da visualização de dados crescerá ainda mais. E como técnicas de visualização como gráficos são mais eficientes em termos de compreensão de dados em comparação com planilhas tradicionais e relatórios de dados desatualizados, usar ferramentas como Python para criar visualizações de dados é uma necessidade para cada equipe multifuncional.

No entanto, mesmo com a importância dos dados e insights, apenas tê-los não é mais suficiente. Para desbloquear o potencial total dos dados, você precisa transformar esses dados em ações que se encaixem no fluxo de trabalho de suas operações diárias. Você pode fazer a transição perfeita de insights para ação com o Slingshot.

Com o Slingshot, você pode analisar dados, criar belas visualizações de dados, colaborar com todos em sua organização e gerenciar todos os seus projetos com facilidade, tudo em uma única plataforma.

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