Visualização de dados Python para iniciantes

A visualização de dados desempenha um papel significativo na análise de dados e torna os dados mais claros e fáceis de entender por todos. A representação visual de informações com ferramentas de visualização de dados como o Python ajudam a identificar tendências, padrões e correlações que você nunca teria descoberto, ou como diz o cientista da computação americano Ben Schneiderman "As visualizações fornecem respostas para perguntas que você não conhecia. teve''.

Neste blog, discutiremos o que é a 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 na utilizando-o.

O que é visualização em Python?

Python é uma linguagem de programação de uso geral que inclui estruturas de dados de alto nível, dinâmica típica e dinâmica, e uma variedade de outros recursos que o tornam valioso e benéfico 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 sozinhos 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 não formatados representados em formatos tabulares. Melhor ainda, usar 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 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 base 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. O Matplotlib pode gerar gráficos, gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, espectros de energia, 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 visualmente mais atraentes. 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. O ggplot está totalmente integrado à biblioteca Pandas e demonstra uma das melhores formas de aprendizado de máquina depois de aprender 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 – 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, subtramas, histogramas, gráficos de caixa, etc.
• Pandas – Embora não seja uma biblioteca de visualização, o Pandas é uma biblioteca de alto desempenho de código aberto que fornece funções de manipulação e transformação de dados rápidas e flexíveis 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 faria 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, Bokeh fornece uma API Python para criar visualizações interativas em D3.js com ou sem a necessidade de escrever qualquer código JavaScript. Ele é adequado para ativos de dados grandes ou de streaming e pode ser usado para desenvolver gráficos, aplicativos e painéis interativos baseados na Web. 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 do Python, o Bokeh é o candidato nº 1 para criar 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 séries temporais em Python

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

A seguir estão todos os exemplos de dados de séries temporais:

• Medicina: monitoramento da freqüência 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 visualizações de dados de alto nível.

Um exemplo de visualização em 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 Sankey Diagrams, Heatmaps ou Steamgraphs. O Slingshot facilita a adição dessas visualizações avançadas em Python.

Por padrão, uma visualização do Python no Slingshot inclui estas bibliotecas em seu 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 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 compartilhar facilmente com o resto de sua equipe!

Pensamentos finais

À medida que as empresas continuam a depender de dados para tomar decisões melhores e baseadas em fatos, a importância da visualização de dados aumentará ainda mais. E como as 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 o 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 transformar esses dados em ações que se ajustem ao seu fluxo de trabalho diário de operações. 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 na mesma plataforma.

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