As Melhores Bibliotecas de Visualização em Python para Converter Dados em Insights
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- Amber de Ligt
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Visualização de dados é um componente crítico no mundo da ciência de dados, e o Python, com seu rico ecossistema de bibliotecas, se destaca como uma ferramenta de primeira linha para essa tarefa. Mas com tantas bibliotecas para escolher, como decidir qual é a melhor biblioteca de visualização em Python para suas necessidades? Este artigo tem como objetivo responder a essa pergunta fornecendo uma comparação abrangente de algumas das bibliotecas de visualização em Python mais populares: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh e a nova estrela, PyGWalker.
No mundo da visualização de dados em Python, essas bibliotecas se destacaram como as ferramentas preferidas tanto para iniciantes quanto para especialistas. Se você está procurando criar gráficos estatísticos simples ou visualizações complexas baseadas na web, existe uma biblioteca Python perfeita para você. Vamos mergulhar e explorar essas bibliotecas em detalhes.
Matplotlib: A Escolha Completa
Matplotlib é uma das bibliotecas Python mais amplamente utilizadas para visualização de dados. É abrangente, poderosa e flexível, tornando-a uma ótima escolha para criar visualizações simples e complexas. Com o Matplotlib, você pode gerar gráficos de linhas, gráficos de dispersão, gráficos de barras, gráficos de erro, histogramas e muito mais.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()Este exemplo simples demonstra como criar um gráfico de linhas básico usando o Matplotlib. Mas não se deixe enganar pela simplicidade. O verdadeiro poder do Matplotlib está em sua flexibilidade. Você pode personalizar todos os aspectos do seu gráfico, desde os rótulos e legendas até os esquemas de cores e layout.
Seaborn: A Escolha Amigável ao Usuário
Seaborn é outra biblioteca popular de visualização em Python. Construída sobre o Matplotlib, o Seaborn fornece uma interface de alto nível para criar visualizações bonitas e informadas estatisticamente. É amigável ao usuário e intuitiva, tornando-a ótima para iniciantes.
import seaborn as sns
import pandas as pd
# Carregue o conjunto de dados de exemplo "tips"
tips = sns.load_dataset("tips")
# Crie um gráfico de caixa para mostrar as distribuições em relação aos dias
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)Neste exemplo, estamos usando o conjunto de dados embutido "tips" do Seaborn para criar um gráfico de caixa. O Seaborn é excelente para criar gráficos estatísticos complexos com apenas algumas linhas de código. Além disso, ele se integra bem com a biblioteca Pandas, facilitando a visualização de dados diretamente a partir de DataFrames.
Plotly: A Escolha Baseada na Web
Se você está procurando criar visualizações interativas baseadas na web, o Plotly é a biblioteca ideal para você. O Plotly permite criar uma ampla gama de gráficos interativos, incluindo gráficos 3D, mapas geográficos e até visualizações animadas.
import plotly.express as px
# Crie um gráfico de dispersão interativo simples
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", size='petal_length', hover_data=['petal_width'])
fig.show()Neste exemplo, estamos usando o Plotly Express, uma interface de alto nível para o Plotly, para criar um gráfico de dispersão interativo. Com o Plotly, suas visualizações são
PyGWalker: Crie Visualizações Arrastando e Soltando
PyGWalker é outra escolha popular no cenário das bibliotecas de visualização em Python. É uma biblioteca Python projetada para análise exploratória de dados com visualização. O PyGWalker simplifica seu fluxo de trabalho de análise de dados e visualização de dados no Jupyter Notebook, transformando seu DataFrame do pandas e DataFrame polars em uma interface de usuário do tipo Tableau para exploração visual.
import pandas as pd
import pygwalker as pyg
# Carregue seus dados em um DataFrame
df = pd.read_csv('bikesharingdc.csv', parse_dates=['date'])
# Chame o Graphic Walker com o DataFrame
gwalker = pyg.walk(df)Neste exemplo, estamos usando o PyGWalker para carregar um DataFrame e criar uma interface de usuário semelhante ao Tableau para exploração visual. O PyGWalker se integra bem ao Jupyter Notebook e a outros notebooks baseados em Jupyter, permitindo que cientistas de dados analisem dados e visualizem padrões com operações simples de arrastar e soltar.
Você pode experimentar o PyGWalker em um dos notebooks online aqui:
| Executar no Kaggle (opens in a new tab) | Executar no Colab (opens in a new tab) |
|---|---|
 (opens in a new tab) |  (opens in a new tab) |
PyGWalker é uma abreviação de Python binding of Graphic Walker. É um tipo diferente de alternativa de código aberto para o Tableau, e está ganhando popularidade por sua interface fácil de usar e poderosas capacidades de visualização. Você pode saber mais sobre o PyGWalker em sua página do GitHub (opens in a new tab).
Bokeh: A Escolha Interativa
Bokeh é uma biblioteca Python para criar visualizações interativas para navegadores da web modernos. Ele é projetado para ajudar você a criar gráficos interativos, painéis e aplicativos de dados. A força do Bokeh está em sua capacidade de criar visualizações complexas e elegantes de maneira direta.
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.iris import flowers
# Crie um novo gráfico com um título e rótulos do eixo
p = figure(title="Morfolofia da Íris", x_axis_label='Comprimento da Pétala', y_axis_label='Largura da Pétala')
# Adicione um renderizador de pontos com legenda e cor de preenchimento
p.circle(flowers["petal_length"], flowers["petal_width"], legend_label="Pétala", fill_color="red")
# Mostre os resultados
show(p)Neste exemplo, estamos usando o Bokeh para criar um gráfico de dispersão interativo. Com o Bokeh, você pode criar uma ampla gama de gráficos interativos que são perfeitos para apresentações baseadas na web e painéis interativos.
Você pode experimentar o PyGWalker em um dos notebooks online aqui:
| Executar no Kaggle (opens in a new tab) | Executar no Colab (opens in a new tab) |
|---|---|
| (opens in a new tab) | (opens in a new tab) |
PyGWalker é abreviação de Python binding of Graphic Walker. É um tipo diferente de alternativa de código aberto ao Tableau e está ganhando popularidade por sua interface amigável ao usuário e suas poderosas capacidades de visualização. Você pode obter mais informações sobre o PyGWalker em sua página no GitHub (opens in a new tab).
Bokeh: A Escolha Interativa
Bokeh é uma biblioteca em Python para criar visualizações interativas para navegadores modernos. Ela foi projetada para ajudá-lo a criar gráficos interativos, painéis de controle e aplicações de dados. A força do Bokeh está em sua capacidade de criar visualizações complexas e elegantes de maneira direta.
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.iris import flowers
# Cria um novo gráfico com um título e rótulos dos eixos
p = figure(title="Morfologia da Iris", x_axis_label='Comprimento da Pétala', y_axis_label='Largura da Pétala')
# Adiciona um renderizador de dispersão com legenda e cor de preenchimento
p.circle(flowers["petal_length"], flowers["petal_width"], legend_label="Pétala", fill_color="red")
# Mostra os resultados
show(p)Neste exemplo, estamos usando o Bokeh para criar um gráfico de dispersão interativo. Com o Bokeh, você pode criar uma ampla variedade de gráficos interativos perfeitos para apresentações e painéis baseados na web.
Cada uma dessas bibliotecas tem seus pontos fortes e são adequadas para diferentes tipos de tarefas. Se você é um iniciante procurando uma biblioteca amigável ao usuário ou um cientista de dados experiente que precisa de ferramentas poderosas, as bibliotecas de visualização em Python têm algo a oferecer. E com o PyGWalker se tornando cada vez mais popular, o cenário de visualização em Python continua a evoluir e expandir.
Escolhendo a Biblioteca de Visualização em Python Certa
A escolha da biblioteca de visualização em Python certa depende em grande parte de suas necessidades específicas e da natureza do seu projeto. Se você está procurando uma biblioteca abrangente que possa lidar com uma ampla gama de tarefas de visualização, o Matplotlib é uma escolha sólida. Para aqueles que preferem uma interface mais amigável e intuitiva, o Seaborn é uma excelente opção. Se você precisa criar visualizações interativas baseadas na web, o Plotly e o Bokeh são fortes concorrentes.
No entanto, se você está procurando uma biblioteca que ofereça uma interface de usuário estilo Tableau para exploração visual, o PyGWalker é uma opção que vale a pena considerar. Ele se integra bem ao Jupyter Notebook e a outras notebooks baseadas em Jupyter, permitindo que cientistas de dados analisem dados e visualizem padrões com operações simples de arrastar e soltar.
No final, a melhor biblioteca de visualização em Python é aquela que melhor se adequa às suas necessidades. Ao entender os pontos fortes e as capacidades de cada biblioteca, você pode tomar uma decisão informada e escolher a biblioteca que melhor o ajudará a alcançar seus objetivos de visualização de dados.
Perguntas Frequentes
Para ajudá-lo a entender melhor as bibliotecas de visualização em Python, aqui estão algumas perguntas frequentes:
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Qual é a melhor biblioteca de visualização em Python para iniciantes?
O Seaborn é frequentemente recomendado para iniciantes devido à sua interface amigável e intuitiva. Ele é construído em cima do Matplotlib e fornece uma interface de alto nível para criar visualizações bonitas e informadas estatisticamente. No entanto, a melhor biblioteca para um iniciante dependerá de suas necessidades específicas e da natureza do projeto.
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As bibliotecas de visualização em Python podem criar visualizações interativas baseadas na web?
Sim, bibliotecas como Plotly e Bokeh são especificamente projetadas para criar visualizações interativas baseadas na web. Elas permitem que você crie uma ampla variedade de gráficos interativos perfeitos para apresentações e painéis baseados na web.
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Como escolher a biblioteca de visualização em Python certa para minhas necessidades?
A escolha da biblioteca de visualização em Python certa depende principalmente de suas necessidades específicas e da natureza do seu projeto. Considere fatores como a complexidade das visualizações que você precisa criar, se você precisa criar visualizações interativas baseadas na web e seu nível de experiência com Python e visualização de dados.