Visualização de dados Python para iniciantes

A visualização de dados desempenha um papel significativo na análise de dados e em torná-los mais claros e fáceis de entender por todos. A representação visual de informações com ferramentas de visualização de dados como Python ajuda a identificar tendências, padrões e correlações que você nunca teria descoberto de outra forma, ou como diz o cientista da computação americano Ben Schneiderman, "as visualizações fornecem respostas a perguntas que você não 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 o Python pode ajudá-lo a utilizá-la.

O que é visualização em Python?

Python é uma linguagem de programação de uso geral que inclui estruturas de dados de alto nível, vinculação dinâmica típica e dinâmica e uma variedade de outros recursos que a tornam valiosa e benéfica para o desenvolvimento de aplicativos complexos.

Com a crescente importância da visualização de dados nas últimas duas décadas, o Python se tornou mais do que apenas uma linguagem de programação. Ele se tornou 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 por si só não podem fornecer.

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

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Bibliotecas de visualização do Python

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

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

• Matplotlib–Matplotlib é a primeira biblioteca de visualização de dados do Python e é a biblioteca básica sobre a qual todas as outras bibliotecas de visualização de dados do Python foram construídas. É o mais usado e é uma biblioteca de plotagem 2D. O Matplotlib pode gerar gráficos, gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, espectros de potência, gráficos de dispersão, gráficos de erro e outros tipos de visualizações de dados. A biblioteca permite o controle absoluto da visualização. É muito poderoso, mas também muito complexo – você pode criar qualquer coisa, mas é preciso muito trabalho e esforço para obter gráficos de aparência razoável.
• Seaborn– Baseado no Matplotlib, o Seaborn é conhecido por criar as visualizações de dados Python mais atraentes visualmente. A biblioteca fornece uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes e informativos com menos código necessário em comparação com o Matplotlib.
• ggplot– Esta biblioteca é a implementação do Python da visualização de dados ggplot2 na linguagem de programação R. ggplot é totalmente integrado à biblioteca Pandas e demonstra uma das melhores formas de aprendizado de máquina depois de ser informado sobre como mapear as variáveis para a estética e quais primitivas usar. Ele pode ser usado para gerar representações gráficas simples e não pode ser usado para criar gráficos altamente personalizados.
• Plotly– O Plotly permite a criação de visualizações e análises de dados com muito poucas linhas de código necessárias e possui gráficos de contorno, o que é muito incomum para todas as outras bibliotecas. Ele 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, o Plotly possui recursos de ferramenta de foco que permitem a detecção de valores discrepantes ou anomalias em um grande número de pontos de dados.
• Pandas– Embora não seja uma biblioteca de visualização, o Pandas é uma biblioteca de alto desempenho de código aberto que fornece funções rápidas e flexíveis de manipulação e transformação de dados para uso em bibliotecas de visualização Python.  Usar a API de alto nível do Pandas para processamento de dados significa que você escreve menos código Python para manipular dados para obter os mesmos resultados que obteria com código Python longo e complexo.

Visualização interativa do Python

Se você estiver procurando por uma ferramenta de visualização interativa Python, considere o Bokeh.

Bokeh é uma biblioteca de visualização interativa que renderiza seus gráficos usando HTML e JavaScript. No entanto, o 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 de streaming e pode ser usado para desenvolver gráficos, aplicativos e painéis interativos baseados na web. O Bokeh é uma ferramenta muito poderosa para explorar e entender seus dados e criar gráficos personalizados atraentes para um projeto ou relatório. No espaço de visualização de dados Python, Bokeh é o candidato #1 para a construção de visualizações interativas.

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

Visualização de série temporal do Python

Os dados de séries temporais são as séries de pontos de dados listados em ordem de tempo. É uma sequência de sucessivos pontos de intervalo iguais no tempo e consiste em métodos de análise a fim de extrair insights significativos e outras características úteis dos dados. O tipo de dados de séries temporais é importante em muitos setores, como farmacêutico, varejo, transporte, finanças e até mesmo empresas de mídia social e marketing por e-mail, além de muitos outros.

Veja a seguir todos exemplos de dados de séries temporais:

• Medicina: monitoramento da frequência cardíaca, rastreamento de peso, rastreamento de pressão arterial, etc.
• Varejo: o número de itens vendidos por hora durante um período de 24 ou 48 horas
• Transporte: 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 maneira mais comumente usada de visualizar os dados da série temporal, geralmente a exibição do gráfico permite interações, como aumentar o zoom para dados baseados em tempo mais detalhados ou diminuir o zoom para exibições de dados de alto nível.

Um exemplo de visualização Python

As ferramentas de visualização de dados e painel incluem uma ampla variedade de tipos de gráficos. Ferramentas como Python e as bibliotecas gráficas Python mencionadas acima podem ajudar a criar visualizações úteis e informativas quando você precisar 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 Steamgraphs. Slingshot facilita a adição dessas visualizações avançadas em Python.

Por padrão, uma visualização do Python no Slingshot inclui estas bibliotecas no editor de scripts:

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

E, por padrão, os campos disponíveis por padrão no Editor de Scripts são os 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 interno.  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 compartilhar facilmente com o resto de sua equipe!

Considerações Finais

À medida que as empresas continuam a confiar nos dados para tomar decisões melhores e baseadas em fatos, a importância da visualização de dados crescerá ainda mais. E como técnicas de visualização como tabelas e gráficos são mais eficientes em termos de compreensão de dados em comparação com planilhas tradicionais e relatórios de dados desatualizados, o uso de ferramentas como Python para criar visualizações de dados é uma necessidade para todas as equipes multifuncionais.

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

Com 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 na mesma plataforma.

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