# Visualizar Relações: Tudo Sobre Mel 🍯 | ](../../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)| |:---:| |Visualizar Relações - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | Continuando com o foco na natureza da nossa pesquisa, vamos descobrir visualizações interessantes para mostrar as relações entre vários tipos de mel, de acordo com um conjunto de dados derivado do [Departamento de Agricultura dos Estados Unidos](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php). Este conjunto de dados, com cerca de 600 itens, exibe a produção de mel em muitos estados dos EUA. Por exemplo, é possível observar o número de colónias, rendimento por colónia, produção total, stocks, preço por libra e valor do mel produzido em um determinado estado de 1998 a 2012, com uma linha por ano para cada estado. Será interessante visualizar a relação entre a produção anual de um estado e, por exemplo, o preço do mel nesse estado. Alternativamente, pode-se visualizar a relação entre o rendimento de mel por colónia nos estados. Este período cobre o devastador 'CCD' ou 'Colony Collapse Disorder', observado pela primeira vez em 2006 (http://npic.orst.edu/envir/ccd.html), tornando este conjunto de dados particularmente relevante para estudo. 🐝 ## [Questionário pré-aula](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/22) Nesta lição, pode usar o ggplot2, que já utilizou anteriormente, como uma boa biblioteca para visualizar relações entre variáveis. Particularmente interessante é o uso das funções `geom_point` e `qplot` do ggplot2, que permitem criar gráficos de dispersão e gráficos de linha para visualizar rapidamente '[relações estatísticas](https://ggplot2.tidyverse.org/)', ajudando o cientista de dados a compreender melhor como as variáveis se relacionam. ## Gráficos de dispersão Use um gráfico de dispersão para mostrar como o preço do mel evoluiu, ano após ano, por estado. O ggplot2, utilizando `ggplot` e `geom_point`, agrupa convenientemente os dados dos estados e exibe pontos de dados para dados categóricos e numéricos. Vamos começar importando os dados e o Seaborn: ```r honey=read.csv('../../data/honey.csv') head(honey) ``` Repare que os dados sobre mel têm várias colunas interessantes, incluindo ano e preço por libra. Vamos explorar esses dados, agrupados por estado dos EUA: | estado | numcol | rendimento_por_col | produção_total | stocks | preço_por_libra | valor_prod | ano | | ------ | ------ | ------------------ | -------------- | -------- | --------------- | ---------- | --- | | AL | 16000 | 71 | 1136000 | 159000 | 0.72 | 818000 | 1998 | | AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 | | AR | 53000 | 65 | 3445000 | 1688000 | 0.59 | 2033000 | 1998 | | CA | 450000 | 83 | 37350000 | 12326000 | 0.62 | 23157000 | 1998 | | CO | 27000 | 72 | 1944000 | 1594000 | 0.7 | 1361000 | 1998 | | FL | 230000 | 98 | 22540000 | 4508000 | 0.64 | 14426000 | 1998 | Crie um gráfico de dispersão básico para mostrar a relação entre o preço por libra de mel e o estado de origem nos EUA. Ajuste o eixo `y` para ser alto o suficiente para exibir todos os estados: ```r library(ggplot2) ggplot(honey, aes(x = priceperlb, y = state)) + geom_point(colour = "blue") ```  Agora, mostre os mesmos dados com um esquema de cores de mel para ilustrar como o preço evolui ao longo dos anos. Pode fazer isso adicionando o parâmetro 'scale_color_gradientn' para mostrar a mudança, ano após ano: > ✅ Saiba mais sobre o [scale_color_gradientn](https://www.rdocumentation.org/packages/ggplot2/versions/0.9.1/topics/scale_colour_gradientn) - experimente um esquema de cores arco-íris bonito! ```r ggplot(honey, aes(x = priceperlb, y = state, color=year)) + geom_point()+scale_color_gradientn(colours = colorspace::heat_hcl(7)) ```  Com esta mudança de esquema de cores, é possível ver claramente uma forte progressão ao longo dos anos no preço do mel por libra. De facto, ao verificar um conjunto de amostra nos dados (escolha um estado, como o Arizona), pode-se observar um padrão de aumento de preço ano após ano, com poucas exceções: | estado | numcol | rendimento_por_col | produção_total | stocks | preço_por_libra | valor_prod | ano | | ------ | ------ | ------------------ | -------------- | ------- | --------------- | ---------- | --- | | AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 | | AZ | 52000 | 62 | 3224000 | 1548000 | 0.62 | 1999000 | 1999 | | AZ | 40000 | 59 | 2360000 | 1322000 | 0.73 | 1723000 | 2000 | | AZ | 43000 | 59 | 2537000 | 1142000 | 0.72 | 1827000 | 2001 | | AZ | 38000 | 63 | 2394000 | 1197000 | 1.08 | 2586000 | 2002 | | AZ | 35000 | 72 | 2520000 | 983000 | 1.34 | 3377000 | 2003 | | AZ | 32000 | 55 | 1760000 | 774000 | 1.11 | 1954000 | 2004 | | AZ | 36000 | 50 | 1800000 | 720000 | 1.04 | 1872000 | 2005 | | AZ | 30000 | 65 | 1950000 | 839000 | 0.91 | 1775000 | 2006 | | AZ | 30000 | 64 | 1920000 | 902000 | 1.26 | 2419000 | 2007 | | AZ | 25000 | 64 | 1600000 | 336000 | 1.26 | 2016000 | 2008 | | AZ | 20000 | 52 | 1040000 | 562000 | 1.45 | 1508000 | 2009 | | AZ | 24000 | 77 | 1848000 | 665000 | 1.52 | 2809000 | 2010 | | AZ | 23000 | 53 | 1219000 | 427000 | 1.55 | 1889000 | 2011 | | AZ | 22000 | 46 | 1012000 | 253000 | 1.79 | 1811000 | 2012 | Outra forma de visualizar esta progressão é usar o tamanho, em vez da cor. Para utilizadores daltónicos, esta pode ser uma opção melhor. Edite a sua visualização para mostrar o aumento do preço através do aumento da circunferência dos pontos: ```r ggplot(honey, aes(x = priceperlb, y = state)) + geom_point(aes(size = year),colour = "blue") + scale_size_continuous(range = c(0.25, 3)) ``` Pode ver o tamanho dos pontos aumentando gradualmente.  Será este um caso simples de oferta e procura? Devido a fatores como mudanças climáticas e colapso de colónias, há menos mel disponível para compra ano após ano, e assim o preço aumenta? Para descobrir uma correlação entre algumas das variáveis deste conjunto de dados, vamos explorar alguns gráficos de linha. ## Gráficos de linha Pergunta: Existe um aumento claro no preço do mel por libra ano após ano? Pode descobrir isso mais facilmente criando um único gráfico de linha: ```r qplot(honey$year,honey$priceperlb, geom='smooth', span =0.5, xlab = "year",ylab = "priceperlb") ``` Resposta: Sim, com algumas exceções por volta do ano de 2003:  Pergunta: Bem, em 2003 também podemos ver um pico na oferta de mel? E se observarmos a produção total ano após ano? ```python qplot(honey$year,honey$totalprod, geom='smooth', span =0.5, xlab = "year",ylab = "totalprod") ```  Resposta: Não exatamente. Se observar a produção total, parece que ela realmente aumentou nesse ano específico, embora, de forma geral, a quantidade de mel produzida esteja em declínio durante esses anos. Pergunta: Nesse caso, o que poderia ter causado o pico no preço do mel por volta de 2003? Para descobrir isso, pode explorar uma grade de facetas. ## Grades de facetas Grades de facetas utilizam uma faceta do seu conjunto de dados (neste caso, pode escolher 'ano' para evitar produzir muitas facetas). O Seaborn pode então criar um gráfico para cada uma dessas facetas das coordenadas x e y escolhidas, facilitando a comparação visual. O ano de 2003 destaca-se neste tipo de comparação? Crie uma grade de facetas utilizando `facet_wrap`, conforme recomendado pela [documentação do ggplot2](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/facet_wrap.html). ```r ggplot(honey, aes(x=yieldpercol, y = numcol,group = 1)) + geom_line() + facet_wrap(vars(year)) ``` Nesta visualização, pode comparar o rendimento por colónia e o número de colónias ano após ano, lado a lado, com uma disposição de 3 colunas:  Para este conjunto de dados, nada particularmente se destaca em relação ao número de colónias e ao seu rendimento, ano após ano e estado por estado. Existe uma forma diferente de encontrar uma correlação entre estas duas variáveis? ## Gráficos de linha dupla Experimente um gráfico de linha múltipla sobrepondo dois gráficos de linha um sobre o outro, utilizando as funções `par` e `plot` do R. Vamos plotar o ano no eixo x e exibir dois eixos y. Assim, exibiremos o rendimento por colónia e o número de colónias, sobrepostos: ```r par(mar = c(5, 4, 4, 4) + 0.3) plot(honey$year, honey$numcol, pch = 16, col = 2,type="l") par(new = TRUE) plot(honey$year, honey$yieldpercol, pch = 17, col = 3, axes = FALSE, xlab = "", ylab = "",type="l") axis(side = 4, at = pretty(range(y2))) mtext("colony yield", side = 4, line = 3) ```  Embora nada salte aos olhos em torno do ano de 2003, isso permite terminar esta lição com uma nota um pouco mais feliz: embora o número de colónias esteja em declínio geral, ele está a estabilizar, mesmo que o rendimento por colónia esteja a diminuir. Força, abelhas! 🐝❤️ ## 🚀 Desafio Nesta lição, aprendeu um pouco mais sobre outros usos de gráficos de dispersão e grades de linha, incluindo grades de facetas. Desafie-se a criar uma grade de facetas utilizando um conjunto de dados diferente, talvez um que tenha usado antes destas lições. Note quanto tempo leva para criar e como precisa ter cuidado com o número de grades que deseja desenhar utilizando estas técnicas. ## [Questionário pós-aula](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/23) ## Revisão & Autoestudo Gráficos de linha podem ser simples ou bastante complexos. Faça uma leitura na [documentação do ggplot2](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_path.html#:~:text=geom_line()%20connects%20them%20in,which%20cases%20are%20connected%20together) sobre as várias formas de construí-los. Tente melhorar os gráficos de linha que construiu nesta lição com outros métodos listados na documentação. ## Tarefa [Explore a colmeia](assignment.md) **Aviso Legal**: Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, tenha em atenção que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. 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