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ūüďä Tutorial de Seaborn Boxplot: Criando Box Plots Personalizados em Python

Box plots s√£o uma ferramenta essencial no campo da ci√™ncia de dados, fornecendo um resumo estat√≠stico dos dados e auxiliando na compreens√£o da distribui√ß√£o dos dados. Eles s√£o particularmente √ļteis durante a fase de An√°lise Explorat√≥ria de Dados (EDA) de projetos de ci√™ncia de dados. Este tutorial se concentrar√° em criar box plots usando a biblioteca Seaborn em Python, uma ferramenta poderosa para gr√°ficos estat√≠sticos e visualiza√ß√£o de dados. Vamos explorar a fun√ß√£o de box plot do Seaborn, sua sintaxe e como personaliz√°-la para atender √†s suas necessidades.

Seaborn √© uma biblioteca de visualiza√ß√£o de dados em Python baseada no Matplotlib. Ele fornece uma interface de alto n√≠vel para desenhar gr√°ficos estat√≠sticos informativos e atrativos. Uma das principais caracter√≠sticas do Seaborn √© a capacidade de criar box plots, que s√£o representa√ß√Ķes gr√°ficas de resumos estat√≠sticos de nossos dados. A fun√ß√£o de box plot do Seaborn, seaborn.boxplot(), √© uma ferramenta poderosa que nos permite criar esses gr√°ficos com facilidade e flexibilidade.

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O que é um Boxplot do Seaborn e como ele é usado?

Um boxplot do Seaborn é um método para representar graficamente grupos de dados numéricos por meio de seus quartis. Ele fornece um resumo visual dos dados, onde a caixa representa o intervalo interquartil (os 50% centrais dos dados), a linha dentro da caixa é a mediana e as linhas que se estendem da caixa são as hastes ("whiskers") que representam a amplitude dos dados. Valores atípicos, se houver, são representados como pontos individuais fora das hastes.

Box plots s√£o usados para comparar distribui√ß√Ķes entre diferentes conjuntos de dados. Por exemplo, voc√™ pode querer comparar a distribui√ß√£o das notas de teste entre diferentes salas de aula ou a distribui√ß√£o das temperaturas em diferentes meses. A fun√ß√£o de box plot do Seaborn facilita a cria√ß√£o desses gr√°ficos e a personaliza√ß√£o deles de acordo com suas necessidades.

Criando um Boxplot do Seaborn em Python

Para criar um boxplot do Seaborn, você primeiro precisa importar a biblioteca Seaborn. Você pode fazer isso com a seguinte linha de código:

import seaborn as sns

Em seguida, você precisa carregar seus dados. O Seaborn pode lidar com dataframes do Pandas, então você pode carregar seus dados em um dataframe e passá-lo para a função de box plot do Seaborn. Aqui está um exemplo:

## Carregue o conjunto de dados de exemplo tips
tips = sns.load_dataset("tips")
 
## Crie um boxplot
sns.boxplot(x=tips["total_bill"])

Neste exemplo, estamos carregando o conjunto de dados de exemplo de gorjetas ("tips") do Seaborn e criando um boxplot dos valores totais da conta.

Personalizando a Aparência de um Boxplot do Seaborn

Box plots do Seaborn podem ser personalizados de várias maneiras para melhorar sua aparência e torná-los mais informativos. Aqui estão alguns exemplos de como você pode personalizar seus box plots do Seaborn:

Alterando a Orientação

Por padr√£o, o Seaborn cria box plots verticais. No entanto, voc√™ pode criar box plots horizontais trocando os par√Ęmetros x e y. Aqui est√° um exemplo:

## Crie um boxplot horizontal
sns.boxplot(y=tips["total_bill"])

Adicionando Hue

Voc√™ pode adicionar um par√Ęmetro de cor (hue) ao seu boxplot para dividir as caixas por outra vari√°vel categ√≥rica. Isso pode ser √ļtil para comparar distribui√ß√Ķes entre diferentes grupos. Aqui est√° um exemplo:

## Crie um boxplot com hue
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips)

Neste exemplo, estamos criando um boxplot dos valores totais da conta para cada dia, divididos pelo fato de o cliente ser fumante ou n√£o.

Personalizando as Cores das Caixas

O Seaborn permite que voc√™ personalize as cores dos box plots. Voc√™ pode fazer isso passando uma paleta de cores para o par√Ęmetro palette da fun√ß√£o de box plot. Aqui est√° um exemplo:

## Crie um boxplot com cores personalizadas
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, palette="Set3")

Neste exemplo, estamos usando a paleta de cores "Set3" para colorir nossos box plots.

Alterando as Hastes ("Whiskers")

Por padr√£o, as hastes ("whiskers") de um boxplot do Seaborn representam a amplitude dos dados, excluindo os valores at√≠picos. No entanto, voc√™ pode alterar isso passando um valor diferente para o par√Ęmetro whis da fun√ß√£o de box plot. Por exemplo, voc√™ pode definir whis como 0.5 para fazer com que as hastes representem os percentis 5 e 95. Aqui est√° um exemplo:

## Crie um boxplot com hastes personalizadas
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, whis=0.5)

Boxplot do Seaborn vs Violinplot

O Seaborn fornece outro tipo de gr√°fico chamado violin plot, que combina um boxplot com uma estimativa de densidade do n√ļcleo para fornecer uma descri√ß√£o mais rica da distribui√ß√£o dos valores. Enquanto os boxplots s√£o excelentes para fornecer um resumo dos dados, os violin plots podem dar uma imagem mais detalhada da distribui√ß√£o.

No entanto, os violin plots podem ser mais complexos de interpretar e podem n√£o ser adequados para todos os p√ļblicos. Boxplots, por outro lado, s√£o diretos e amplamente compreendidos, tornando-os uma boa escolha para muitas situa√ß√Ķes.

Aqui est√° um exemplo de como criar um violin plot no Seaborn:

## Crie um violin plot
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

Interpretando um Boxplot do Seaborn

Interpretar um boxplot do Seaborn envolve entender os diferentes componentes do gr√°fico. A caixa no meio representa a amplitude interquartil (IQR), que √© a faixa entre o primeiro quartil (25¬ļ percentil) e o terceiro quartil (75¬ļ percentil). A linha dentro da caixa √© a mediana, ou o 50¬ļ percentil dos dados. Os "whiskers" representam a faixa dos dados dentro de 1,5 vezes o IQR. Quaisquer pontos de dados fora dessa faixa s√£o considerados outliers e s√£o representados como pontos individuais.

Aqui est√° um exemplo de como interpretar um boxplot do Seaborn:

## Crie um boxplot
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

Neste boxplot, você pode ver a conta total mediana para cada dia, representada pela linha dentro de cada caixa. As caixas representam o IQR, então você pode ver a faixa de contas totais para os 50% intermediários de clientes a cada dia. Os "whiskers" mostram a faixa de contas totais dentro de 1,5 vezes o IQR, e quaisquer pontos fora dessa faixa são outliers.

Anota√ß√Ķes em Boxplots do Seaborn

Boxplots do Seaborn podem ser anotados para fornecer informa√ß√Ķes adicionais. Por exemplo, voc√™ pode anotar a mediana, quartis ou outliers com seus valores. Aqui est√° um exemplo de como adicionar anota√ß√Ķes a um boxplot do Seaborn:

## Crie um boxplot
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
 
## Adicione as anota√ß√Ķes
for patch in ax.artists:
    r, g, b, a = patch.get_facecolor()
    patch.set_facecolor((r, g, b, .3))
    x = patch.get_x()
    y = patch.get_y()
    width = patch.get_width()
    height = patch.get_height()
    ax.text(x+width/2, y+height/2, "{:.2f}".format(height), ha='center', va='center')
 
plt.show()

Neste exemplo, estamos adicionando anota√ß√Ķes ao boxplot que mostram a altura de cada caixa, que representa o IQR.

Conclus√£o

Em conclus√£o, boxplots do Seaborn s√£o uma ferramenta poderosa para visualizar e entender a distribui√ß√£o de seus dados. Com a biblioteca Seaborn, voc√™ pode criar boxplots atrativos e informativos com apenas algumas linhas de c√≥digo. Seja explorando um novo conjunto de dados ou preparando um relat√≥rio, boxplots do Seaborn podem ajudar voc√™ a obter as informa√ß√Ķes necess√°rias.

Perguntas Frequentes

O que é um boxplot do Seaborn e como ele é usado?

Um boxplot do Seaborn √© uma representa√ß√£o gr√°fica da distribui√ß√£o de um conjunto de dados, mostrando a mediana, quartis e outliers dos dados. √Č usado para visualizar e entender a distribui√ß√£o dos dados e comparar distribui√ß√Ķes entre diferentes grupos de dados.

Como posso criar um boxplot do Seaborn em Python?

Voc√™ pode criar um boxplot do Seaborn em Python usando a fun√ß√£o seaborn.boxplot(). Voc√™ precisa passar seus dados para esta fun√ß√£o e pode personalizar a apar√™ncia do boxplot usando v√°rios par√Ęmetros.

Como posso personalizar a aparência de um boxplot do Seaborn?

Voc√™ pode personalizar a apar√™ncia de um boxplot do Seaborn de v√°rias maneiras, incluindo mudar a orienta√ß√£o, adicionar uma tonalidade, personalizar as cores e mudar os "whiskers". Voc√™ tamb√©m pode adicionar anota√ß√Ķes para fornecer informa√ß√Ķes adicionais.