Top 10 bibliotecas de visualização de dados em Python em 2023

O ecossistema robusto de visualização do Python significa que os usuários têm inúmeras bibliotecas à sua disposição. Embora isso ofereça flexibilidade, é crucial entender os pontos fortes e limitações de cada biblioteca. Vamos mergulhar mais fundo na nova tendência das 10 principais bibliotecas de visualização de dados em Python em 2023.

A classificação é baseada nas estrelas recebidas pelo repositório da biblioteca no GitHub em 2023. Quanto mais estrelas receber, mais alta será a classificação.

Nº 1 PyGWalker

Estrelas recebidas por kanaries/pygwalker desde 2023: 7486

A biblioteca de visualização de dados mais popular em Python em 2023. Ela transforma seu DataFrame em um aplicativo interativo de exploração de dados, como o tableau/powerBI, com apenas uma linha de código. (opens in a new tab) Ele fornece uma interface simples de arrastar e soltar/chat para construir gráficos. Ele pode ser executado no Jupyter Notebook, o que significa que você não precisa alternar entre seu código e o aplicativo de visualização. Além disso, também é possível construir visualizações espaciais interativas em mapas com ele. (opens in a new tab) E também possui uma versão em JavaScript e R.

• Prós: Aplicativo de exploração de dados interativo com apenas uma linha de código; interface de arrastar e soltar/chat; visualizações espaciais interativas em mapas.
• Contras: Não é muito flexível para estilos personalizáveis;

GitHub: https://github.com/Kanaries/pygwalker (opens in a new tab)

Nº 2 Matplotlib

Estrelas recebidas por matplotlib/matplotlib desde 2023: 1821

Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados muito tradicional em Python publicada em 2003. É a base de muitas outras bibliotecas, como seaborn, pygal, entre outras. É muito flexível e personalizável, mas também é muito verbosa e não é muito eficiente, o que geralmente requer um código extenso para visualizações simples.

• Prós: Base para muitas outras bibliotecas; altamente personalizável.
• Contras: Curva de aprendizado íngreme; pode exigir um código extenso para visualizações simples; estética pode parecer desatualizada.

GitHub: https://github.com/matplotlib/matplotlib (opens in a new tab)

Nº 3 Plotly

Estrelas recebidas por plotly/plotly.py desde 2023: 1705

Plotly também é uma biblioteca de visualização de dados multiplataforma, assim como o pygwalker. A empresa do Plotly também desenvolve o Dash, que pode transformar seu código de gráficos do Plotly em um aplicativo da web, como um painel de controle.

• Prós: Fornece visualizações interativas prontas para a web; pode ser publicado como aplicativos de dados com o Dash.
• Contras: O modo online requer uma conexão com a internet; a versão gratuita tem limitações no número de gráficos e visibilidade pública.

GitHub: https://github.com/plotly/plotly.py (opens in a new tab)

Nº 4 Bokeh

Estrelas recebidas por bokeh/bokeh desde 2023: 1126

Bokeh foi criado pela Anaconda, uma empresa muito famosa no mundo da ciência de dados. Data de publicação: 2013.

• Prós: Construído para visualizações interativas na web; lida eficientemente com conjuntos de dados grandes.
• Contras: A sintaxe pode parecer desconhecida para usuários do Matplotlib; mais adequado para aplicações web do que para gráficos estáticos.

GitHub: https://github.com/bokeh/bokeh (opens in a new tab)

Nº 5 Seaborn

Estrelas recebidas por mwaskom/seaborn desde 2023: 1111

Seaborn é construída com base no Matplotlib, o que significa que ela se beneficia da flexibilidade do Matplotlib, mas também herda a verbosidade do Matplotlib.

• Prós: Construída sobre o Matplotlib com estética aprimorada; eficiente para gráficos estatísticos.
• Contras: Menos personalizável do que o Matplotlib; pode não ser adequada para gráficos avançados ou não estatísticos.

GitHub: https://github.com/mwaskom/seaborn (opens in a new tab)

Nº 6 pyecharts

Estrelas recebidas por pyecharts/pyecharts desde 2023: 1015

pyecharts é a ligação Python da famosa biblioteca de visualização de dados apache/echarts em JavaScript.

• Prós: Suporta uma ampla variedade de tipos de gráficos, incluindo 3D e webGL.
• Contras: Configuração complexa de opções.

GitHub: https://github.com/pyecharts/pyecharts (opens in a new tab)

Nº 7 Altair (opens in a new tab)

Estrelas recebidas por altair-viz/altair desde 2023: 604

Altair é construída com base no vega-lite, que é uma biblioteca de visualização de dados muito famosa em JavaScript e no mundo acadêmico da visualização. Ela se beneficia de quase todas as vantagens do vega-lite, como a abordagem declarativa, saídas prontas para a web, entre outras. A vantagem mais importante é a especificação declarativa de interação, que, de acordo com o artigo do vega-lite, é a gramática de gráficos interativos.

• Prós: A abordagem declarativa simplifica o código; gera saídas prontas para a web. Operadores mais intuitivos para criar gráficos.
• Contras: Devido ao vega-lite, há um limite de personalização/tipos de gráficos. Criar gráficos complexos pode exigir que o usuário projete fluxos de sinais complexos.

GitHub: Altair (opens in a new tab)

Nº 8 plotnine

Estrelas recebidas por has2k1/plotnine desde 2023: 323

plotnine é projetado com base na gramática dos gráficos, que é uma teoria muito famosa no mundo acadêmico da visualização. Essa teoria também é a base do ggplot2 em R.

GitHub: https://github.com/has2k1/plotnine (opens in a new tab)

Nº 9 Holoviews

Estrelas recebidas por holoviz/holoviews desde 2023: 169

Holoviews é construída com base no Bokeh, o que significa que ela se beneficia da eficiência do Bokeh, mas também herda a sintaxe desconhecida do Bokeh.

GitHub: https://github.com/holoviz/holoviews (opens in a new tab)

Nº 10 vispy

Estrelas recebidas por vispy/vispy desde 2023: 154

vispy é direcionada a usuários interessados em OpenGL. Ela fornece algumas APIs de baixo nível para que os usuários possam criar gráficos mais flexíveis e personalizáveis.

GitHub: https://github.com/vispy/vispy (opens in a new tab)

Conclusão

Em 2023, o cenário de visualização de dados do Python é rico e diversificado, com o PyGWalker (opens in a new tab) liderando a carga em direção a ferramentas de exploração de dados intuitivas e interativas. Embora potências tradicionais como o Matplotlib ainda sejam relevantes, há uma mudança perceptível em direção a visualizações prontas para web e interativas, como o Plotly e o Bokeh. A diversidade nesta lista dos 10 principais indica que a biblioteca ideal depende das especificidades do projeto e das preferências pessoais.

Principais pontos:

1. O surgimento do PyGWalker significa a demanda por ferramentas de dados interativas e amigáveis ao usuário.
2. Visualizações prontas para web estão ganhando destaque.
3. Bibliotecas tradicionais como o Matplotlib ainda são importantes devido à sua flexibilidade.
4. A escolha certa depende das necessidades do projeto e da personalização desejada.