Box Plot em Python usando Seaborn: um guia abrangente

Republicado por Platão

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Introdução

Na análise de dados, a capacidade de representar visualmente conjuntos de dados complexos é inestimável. Python, com seu rico ecossistema de bibliotecas, está na vanguarda da visualização de dados, oferecendo ferramentas que vão desde gráficos simples até diagramas interativos avançados. Entre estes, Seaborn se destaca como uma poderosa biblioteca de visualização de dados estatísticos, projetada para tornar a exploração e compreensão de dados acessível e esteticamente agradável. Este artigo examina uma das ferramentas fundamentais da visualização de dados – utilizando Box Plot em Python com Seaborn para representações perspicazes de conjuntos de dados.

Índice

Compreendendo a visualização de dados em Python

A visualização de dados do Python se beneficia de uma variedade de bibliotecas. Isso inclui Matplotlib, Seaborn, Plotly e Visualização Pandas. Cada um tem seus próprios pontos fortes para representar dados. A visualização não apenas ajuda na análise, mas também na transmissão de descobertas e na identificação de tendências. A escolha de uma biblioteca depende das necessidades do projeto. Pode variar desde a criação de gráficos simples até a construção de recursos visuais interativos da web.

Leia este artigo para dominar o Box Plot em Python usando Seaborn!

Introdução ao Seaborn como uma biblioteca de visualização de dados estatísticos

Seaborn baseia-se no Matplotlib, integrando-se estreitamente com Pandas DataFrames para oferecer uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes e informativos. Ele simplifica o processo de criação de visualizações complexas e fornece estilos padrão e paletas de cores para tornar os gráficos mais atraentes e legíveis visualmente. Seaborn é excelente na criação de gráficos complexos com código mínimo, tornando-o a escolha preferida para estatísticos, cientistas de dados e analistas.

Definição e significado de box plots na análise de dados

Um gráfico de caixa, também conhecido como gráfico de caixa e bigode, é uma forma padronizada de exibir a distribuição de dados com base em um resumo de cinco números: mínimo, primeiro quartil (Q1), mediana, terceiro quartil (Q3) e máximo. Também pode indicar valores discrepantes no conjunto de dados. A caixa representa o intervalo interquartil (IQR), a linha dentro da caixa mostra a mediana e os “bigodes” se estendem para mostrar o intervalo dos dados, excluindo valores discrepantes. Os gráficos de caixa são significativos por vários motivos:

Resumo eficiente: Eles fornecem um resumo sucinto da distribuição e variabilidade dos dados sem detalhes excessivos, tornando-os ideais para análise preliminar de dados.
Comparação: Os gráficos de caixa permitem uma comparação fácil entre diferentes conjuntos de dados ou grupos dentro de um conjunto de dados, destacando diferenças em medianas, AIQs e distribuição geral de dados.
Detecção de valores discrepantes: Eles são fundamentais na identificação de valores discrepantes, que podem ser cruciais para limpeza de dados ou detecção de anomalias.

Gráfico de caixa usando Seaborn

A função boxplot do Seaborn é uma ferramenta versátil para criar box plots, oferecendo uma ampla gama de parâmetros para personalizar a visualização para atender às suas necessidades de análise de dados. Existem vários parâmetros usados na função boxplot.

seaborn.boxplot(dados=Nenhum, *, x=Nenhum, y=Nenhum, matiz=Nenhum, pedido=Nenhum, hue_order=Nenhum, orientar=Nenhum, cor=Nenhum, paleta=Nenhum, saturação=0.75, preencher = Verdadeiro, esquivar='automático', largura = 0.8, lacuna=0, o que = 1.5, cor da linha='automático', largura de linha=Nenhum, tamanho do folheto=Nenhum, hue_norm=Nenhum, escala_nativa=Falso, log_scale=Nenhum, formatador=Nenhum, legenda='automático', machado=Nenhum, ** kwargs)

Vamos criar um boxplot básico usando Seaborn:

Aqui está uma análise dos principais parâmetros que você pode usar com o boxplot da Seaborn:

Parâmetros básicos

x, y, matiz: Entradas para plotar dados de formato longo. x e y são nomes de variáveis em dados ou dados vetoriais. matiz é usado para identificar diferentes grupos, adicionando outra dimensão ao gráfico para comparação.
dados,: Conjunto de dados para plotagem. Pode ser um DataFrame, array ou lista de arrays do Pandas.

Parâmetros Estéticos

pedido, hue_order: Especifique a ordem dos níveis do box plot. a ordem afeta a ordem das próprias caixas se os dados forem categóricos. hue_order controla a ordem dos matizes ao usar uma variável hue.
orientar: Orientação do gráfico ('v' para vertical ou 'h' para horizontal). É determinado automaticamente com base nas variáveis de entrada, se não for especificado.
cor: Cor para todos os elementos dos box plots. Pode ser útil quando você precisar de um esquema de cores diferente do padrão.
palete: Cores a serem usadas para os diferentes níveis da variável matiz. Permite mapeamento de cores personalizado para melhor distinção entre grupos.
saturação: Proporção da saturação original para desenhar cores. Diminuí-lo pode melhorar a legibilidade ao usar cores de alta saturação.

Parâmetros da caixa

largura: Largura do elemento completo (caixa e bigodes). Ajustar isso pode ajudar ao plotar muitos grupos para evitar sobreposições ou tornar o gráfico mais fácil de ler.
esquivar: ao usar matiz, definir esquivar como Falso plotará os elementos na categoria matiz próximos um do outro. Por padrão, é True, o que significa que os elementos são evitados para que cada caixa fique claramente separada.

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Parâmetros Whisker e Outlier

whis: Define o alcance dos bigodes além do primeiro e terceiro quartis. Pode ser uma sequência de percentis (por exemplo, [5, 95]) especificando percentis exatos para os bigodes ou um número indicando uma proporção do IQR (o padrão é 1.5).
espessura da linha: Largura das linhas cinzas que enquadram os elementos do gráfico.

Conclusão

Em nossa exploração de box plots em Python usando Seaborn, vimos uma ferramenta poderosa para visualização de dados estatísticos. Seaborn simplifica dados complexos em box plots perspicazes com sua sintaxe elegante e opções de personalização. Esses gráficos ajudam a identificar tendências centrais, variabilidades e valores discrepantes, tornando eficientes a análise comparativa e a exploração de dados.

Usar os box plots do Seaborn não envolve apenas recursos visuais; trata-se de descobrir narrativas ocultas em seus dados. Torna informações complexas acessíveis e acionáveis. Esta jornada é um trampolim para dominar a visualização de dados em Python, promovendo novas descobertas e inovações.

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