Guia rápido de plotagem - seaborn
Contents
Guia rápido de plotagem - seaborn#
Base de construção:
matplotlibIntegração de dados:
pandas
Receita de bolo#
importar pacote
escolher tema
carregar dataset
criar plot
# passo 1
import matplotlib.pyplot as plt, pandas as pd, seaborn as sns
# passo 2
sns.set_theme() # default
# passo 3
df = pd.read_csv('../data/preco-combs-pb-2022-02.csv')
bay_etanol = df[ (df['Municipio'] == 'BAYEUX') & (df['Produto'] == 'ETANOL')]
# passo 4
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,2))
f = sns.barplot(x='Bandeira',y='Valor de Venda',hue='Bandeira', data=bay_etanol,palette="Paired");
Classes de funções de plotagem#
São de dois tipos:
Funções em nível de figura (FNF): criam interface com matplotlib (retorna
seaborn.axisgrid.FacetGridouseaborn.axisgrid.PairGrid(mosaico) ouseaborn.axisgrid.JointGrid(bivariados));Funções em nível de eixo (FNE): plotam dados em eixo único (retorna
matplotlib.pyplot.Axes)
Organização de plots:
Correlação
FNF:
relplot- interface para FNEs comkind=scatter|line
FNEs:
scatterplot- dispersãolineplot- linhas gerais
Distribuição
FNF:
displot- interface para FNEs comkind=hist|kde|ecdf
FNEs:
histplot- histogramaskdeplot- densidade por curva de kernelecdfplot- distribuição cumulativa empírica
FNE complementar:
rugplot- densidade por traços no eixo (adicionável ao plot das demais)
Categoria
FNF:
catplot- interface para FNEs comkind=strip|swarm|box|violin|boxen|point|bar|count
FNEs para dispersão:
stripplot- dispersão com jitter (tremor)swarmplot- dispersão sem sobreposição de pontos
FNEs para distribuição
boxplot- quartis e outliers em “caixa”violinplot- KDE em forma de “violino”boxenplot- aperfeiçoamento do boxplot para grandes dados
FNEs para estimação:
pointplot- pontos com errorbarbarplot- barras com errorbarcountplot- histograma para dados categóricos
Regressão:
FNF:
lmplot- regressão linear: combinaregploteFacetGrid
FNE:
regplot- regressão linearresidplot- resíduos de regressão
Outras:
heatmap- mapa de calorclustermap- matriz com clusterização hierárquicapairplot- interface mosaico para visualização de pareamentosjointplot- plot bivariado genérico para mistura de pareamentos