Visualisation de données Python pour les débutants

La visualisation des données joue un rôle important dans l'analyse des données et rend les données plus claires et plus faciles à comprendre par tous. La représentation visuelle des informations avec des outils de visualisation de données tels que Python aide à identifier les tendances, les modèles et les corrélations que vous n'auriez peut-être jamais découverts autrement, ou comme le dit l'informaticien américain Ben Schneiderman, "les visualisations vous donnent des réponses à des questions que vous ne connaissiez pas". avais''.

Dans ce blog, nous discuterons de ce qu'est la visualisation de données en Python, comment visualiser des données en Python à l'aide des bibliothèques de visualisation de Python et vous présenterons quelques exemples de visualisation Python pour vous aider à mieux comprendre la puissance de la visualisation de données et comment Python peut vous aider à l'utilisant.

Qu'est-ce que la visualisation en Python ?

Python est un langage de programmation à usage général qui comprend des structures de données de haut niveau, une liaison dynamique typique et dynamique, ainsi qu'une variété d'autres fonctionnalités qui le rendent précieux et bénéfique pour le développement d'applications complexes.

Avec l'importance croissante de la visualisation de données au cours des deux dernières décennies, Python est devenu plus qu'un simple langage de programmation. Il est devenu le langage de programmation le plus utilisé pour la science des données, offrant aux développeurs une myriade d'options pour visualiser les données et obtenir des informations que les données brutes seules ne peuvent pas leur fournir.

Simplement, l'utilisation de Python pour créer vos visualisations de données aidera vos utilisateurs à obtenir des informations sur les données en quelques millisecondes par rapport aux secondes, voire aux minutes, en essayant d'analyser et de comprendre de grands ensembles de données non formatées représentées sous forme de tableaux. Mieux encore, l'utilisation d'outils de visualisation de données dans Python vous permet d'ajouter de la couleur, des lignes de tendance, des marqueurs, des annotations et bien d'autres repères visuels qui aident le spectateur de votre visualisation à comprendre instantanément l'histoire de ses données.

Essayez Slingshot

Bibliothèques de visualisation Python

Il existe de nombreuses bibliothèques de visualisation open source et commerciales pour Python qui proposent des graphiques commerciaux, des graphiques scientifiques, des graphiques financiers, une cartographie géospatiale et bien d'autres. En tant que développeur, vous pouvez facilement importer ces bibliothèques dans vos projets Python et, en fonction du type de données dont vous disposez, en quelques lignes de code, vous pouvez rendre une visualisation.

Voici les 5 bibliothèques de visualisation de données Python les plus populaires :

• Matplotlib - Matplotlib est la première bibliothèque de visualisation de données de Python et est la bibliothèque de base sur laquelle toutes les autres bibliothèques de visualisation de données Python ont été construites. C'est la plus utilisée et c'est une bibliothèque de traçage 2D. Matplotlib peut générer des graphiques, des graphiques à barres, des graphiques circulaires, des histogrammes, des spectres de puissance, des diagrammes de dispersion, des graphiques d'erreur et d'autres types de visualisations de données. La bibliothèque permet un contrôle absolu de la visualisation. C'est très puissant, mais aussi très complexe - vous pouvez créer n'importe quoi, mais cela demande beaucoup de travail et d'efforts pour obtenir des graphiques d'apparence raisonnable.
• Seaborn – Basé sur Matplotlib, Seaborn est connu pour créer les visualisations de données Python les plus attrayantes visuellement. La bibliothèque fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs avec moins de code requis par rapport à Matplotlib.
• ggplot - Cette bibliothèque est l'implémentation Python de la visualisation de données ggplot2 dans le langage de programmation R. ggplot est étroitement intégré à la bibliothèque Pandas et démontre l'une des meilleures formes d'apprentissage automatique après avoir appris comment mapper les variables à l'esthétique et quelles primitives utiliser. Il peut être utilisé pour générer des représentations graphiques simples et ne peut pas être utilisé pour créer des graphiques hautement personnalisés.
• Plotly - Plotly permet la création de visualisations de données et d'analyses avec très peu de lignes de code requises et possède des tracés de contour, ce qui est très rare pour toutes les autres bibliothèques. Il peut générer de nombreuses visualisations telles que des nuages ​​de points, des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des barres d'erreur, des sous-parcelles, des histogrammes, des boîtes à moustaches, etc.
• Pandas - Bien qu'il ne s'agisse pas d'une bibliothèque de visualisation, Pandas est une bibliothèque haute performance open source qui fournit des fonctions de manipulation et de transformation de données rapides et flexibles à utiliser dans les bibliothèques de visualisation Python. L'utilisation de l'API de haut niveau de Pandas pour le traitement des données signifie que vous écrivez moins de code Python pour manipuler les données afin d'obtenir les mêmes résultats qu'avec un code Python long et complexe.

Visualisation interactive Python

Si vous recherchez un outil de visualisation interactif Python, vous devriez envisager Bokeh.

Bokeh est une bibliothèque de visualisation interactive qui rend ses graphiques en utilisant HTML et JavaScript. Cependant, Bokeh fournit une API Python pour créer des visualisations interactives dans D3.js avec ou sans la nécessité d'écrire du code JavaScript. Il convient aux actifs de données volumineux ou en continu et peut être utilisé pour développer des tracés, des applications et des tableaux de bord interactifs sur le Web. Bokeh est un outil très puissant pour explorer et comprendre vos données et créer des graphiques personnalisés attrayants pour un projet ou un rapport. Dans l'espace de visualisation de données Python, Bokeh est le candidat n°1 pour la création de visualisations interactives.

La bibliothèque travaille également en étroite collaboration avec les outils PyData et permet l'utilisation d'objets Pandas et NumPy standard pour le traçage.

Visualisation de séries temporelles Python

Les données de série chronologique sont la série de points de données répertoriés dans l'ordre chronologique. Il s'agit d'une séquence de points d'intervalle égaux successifs dans le temps et se compose de méthodes d'analyse afin d'extraire des informations significatives et d'autres caractéristiques utiles des données. Le type de données de série chronologique est important dans de nombreux secteurs tels que les produits pharmaceutiques, la vente au détail, les transports, les finances et même les médias sociaux et les sociétés de marketing par e-mail, ainsi que bien d'autres.

Voici tous des exemples de données de séries chronologiques :

• Médecine : surveillance de la fréquence cardiaque, suivi du poids, suivi de la pression artérielle, etc.
• Vente au détail : nombre d'articles vendus par heure pendant une période de 24 ou 48 heures
• Transport : le nombre de voyageurs qui voyagent pendant une période d'une semaine ou d'un mois
• Économie : produit intérieur brut, indice des prix à la consommation, etc.

Un graphique en courbes est le moyen le plus couramment utilisé pour visualiser les données de séries chronologiques, généralement l'affichage du graphique permet des interactions, comme un zoom avant pour des données temporelles plus détaillées ou un zoom arrière pour des vues de données de plus haut niveau.

Un exemple de visualisation Python

Les outils de visualisation de données et de tableau de bord incluent une grande variété de types de graphiques. Des outils tels que Python et les bibliothèques graphiques Python susmentionnées peuvent vous aider à créer des visualisations utiles et informatives lorsque vous devez aller au-delà des types de graphiques fournis. Par exemple, la plupart des produits n'incluent pas de visualisations avancées telles que les diagrammes Sankey, les cartes thermiques ou les steamgraphs. Slingshot facilite l'ajout de ces visualisations avancées en Python.

Par défaut, une visualisation Python dans Slingshot inclut ces bibliothèques dans votre éditeur de script :

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

Et par défaut, les champs disponibles par défaut dans l'éditeur de script sont ceux que vous avez sélectionnés dans le sélecteur de champ de l'éditeur de visualisation :

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

Vous créez votre visualisation, comme n'importe quel autre graphique intégré. La seule différence, c'est que celui-ci est créé avec du code 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()

Il en résulte une belle visualisation Heatmap que vous pouvez facilement partager avec le reste de votre équipe !

Dernières pensées

Alors que les entreprises continuent de s'appuyer sur les données pour prendre de meilleures décisions fondées sur des faits, l'importance de la visualisation des données augmentera encore plus. Et puisque les techniques de visualisation comme les tableaux et les graphiques sont plus efficaces en termes de compréhension des données par rapport aux feuilles de calcul traditionnelles et aux rapports de données obsolètes, l'utilisation d'outils comme Python pour créer des visualisations de données est une nécessité pour chaque équipe interfonctionnelle.

Cependant, même avec l'importance des données et des idées, il ne suffit plus de les avoir. Pour débloquer le potentiel d'attraction des données, vous devez transformer ces données en actions qui s'intègrent dans votre flux de travail des opérations quotidiennes. Vous pouvez passer en toute transparence des informations à l'action avec Slingshot.

Avec Slingshot, vous pouvez analyser les données, créer de superbes visualisations de données, collaborer avec tous les membres de votre organisation et gérer facilement tous vos projets, le tout à partir de la même plateforme.

Intéressé à en savoir plus? Essayez Slingshot gratuitement et découvrez comment il peut vous aider à exploiter des informations exploitables tout en facilitant l'utilisation des données par votre équipe, en cultivant une culture axée sur les données et en améliorant la productivité.