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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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# Visualizando Quantidades
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| ](../../sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|
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| Visualizando Quantidades - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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Nesta lição, você explorará como usar uma das muitas bibliotecas disponíveis em Python para aprender a criar visualizações interessantes em torno do conceito de quantidade. Usando um conjunto de dados limpo sobre os pássaros de Minnesota, você pode aprender muitos fatos interessantes sobre a vida selvagem local.
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## [Quiz pré-aula](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/16)
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## Observe a envergadura com Matplotlib
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Uma excelente biblioteca para criar gráficos e diagramas, tanto simples quanto sofisticados, é o [Matplotlib](https://matplotlib.org/stable/index.html). De forma geral, o processo de plotar dados usando essas bibliotecas inclui identificar as partes do seu dataframe que você deseja usar, realizar as transformações necessárias nesses dados, atribuir valores aos eixos x e y, decidir o tipo de gráfico a ser exibido e, por fim, mostrar o gráfico. O Matplotlib oferece uma grande variedade de visualizações, mas para esta lição, vamos focar nas mais apropriadas para visualizar quantidades: gráficos de linha, gráficos de dispersão e gráficos de barras.
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> ✅ Use o melhor gráfico para se adequar à estrutura dos seus dados e à história que você deseja contar.
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> - Para analisar tendências ao longo do tempo: linha
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> - Para comparar valores: barra, coluna, pizza, dispersão
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> - Para mostrar como as partes se relacionam com o todo: pizza
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> - Para mostrar a distribuição dos dados: dispersão, barra
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> - Para mostrar tendências: linha, coluna
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> - Para mostrar relações entre valores: linha, dispersão, bolha
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Se você tem um conjunto de dados e precisa descobrir a quantidade de um determinado item, uma das primeiras tarefas será inspecionar seus valores.
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✅ Existem ótimos 'cheat sheets' disponíveis para Matplotlib [aqui](https://matplotlib.org/cheatsheets/cheatsheets.pdf).
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## Construa um gráfico de linha sobre os valores de envergadura das aves
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Abra o arquivo `notebook.ipynb` na raiz desta pasta de lição e adicione uma célula.
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> Nota: os dados estão armazenados na raiz deste repositório na pasta `/data`.
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```python
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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birds = pd.read_csv('../../data/birds.csv')
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birds.head()
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```
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Esses dados são uma mistura de texto e números:
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| | Nome | NomeCientífico | Categoria | Ordem | Família | Gênero | StatusConservação | ComprMin | ComprMax | PesoMin | PesoMax | EnvergMin | EnvergMax |
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| ---: | :--------------------------- | :--------------------- | :-------------------- | :----------- | :------- | :---------- | :----------------- | --------: | --------: | ----------: | ----------: | ----------: | ----------: |
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| 0 | Pato-assobiador-de-barriga-preta | Dendrocygna autumnalis | Patos/Gansos/AvesAquáticas | Anseriformes | Anatidae | Dendrocygna | LC | 47 | 56 | 652 | 1020 | 76 | 94 |
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| 1 | Pato-assobiador-fulvo | Dendrocygna bicolor | Patos/Gansos/AvesAquáticas | Anseriformes | Anatidae | Dendrocygna | LC | 45 | 53 | 712 | 1050 | 85 | 93 |
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| 2 | Ganso-das-neves | Anser caerulescens | Patos/Gansos/AvesAquáticas | Anseriformes | Anatidae | Anser | LC | 64 | 79 | 2050 | 4050 | 135 | 165 |
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| 3 | Ganso-de-Ross | Anser rossii | Patos/Gansos/AvesAquáticas | Anseriformes | Anatidae | Anser | LC | 57.3 | 64 | 1066 | 1567 | 113 | 116 |
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| 4 | Ganso-de-testa-branca-maior | Anser albifrons | Patos/Gansos/AvesAquáticas | Anseriformes | Anatidae | Anser | LC | 64 | 81 | 1930 | 3310 | 130 | 165 |
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Vamos começar plotando alguns dos dados numéricos usando um gráfico de linha básico. Suponha que você queira visualizar a envergadura máxima dessas aves interessantes.
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```python
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wingspan = birds['MaxWingspan']
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wingspan.plot()
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```
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O que você percebe imediatamente? Parece haver pelo menos um valor discrepante - que envergadura impressionante! Uma envergadura de 2300 centímetros equivale a 23 metros - será que há Pterodáctilos em Minnesota? Vamos investigar.
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Embora você possa fazer uma classificação rápida no Excel para encontrar esses valores discrepantes, que provavelmente são erros de digitação, continue o processo de visualização trabalhando diretamente no gráfico.
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Adicione rótulos ao eixo x para mostrar quais tipos de aves estão em questão:
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```
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plt.title('Max Wingspan in Centimeters')
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plt.ylabel('Wingspan (CM)')
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plt.xlabel('Birds')
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plt.xticks(rotation=45)
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x = birds['Name']
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y = birds['MaxWingspan']
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plt.plot(x, y)
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plt.show()
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```
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Mesmo com a rotação dos rótulos ajustada para 45 graus, há muitos para serem lidos. Vamos tentar uma estratégia diferente: rotular apenas os valores discrepantes e posicionar os rótulos dentro do gráfico. Você pode usar um gráfico de dispersão para criar mais espaço para os rótulos:
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```python
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plt.title('Max Wingspan in Centimeters')
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plt.ylabel('Wingspan (CM)')
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plt.tick_params(axis='both',which='both',labelbottom=False,bottom=False)
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for i in range(len(birds)):
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x = birds['Name'][i]
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y = birds['MaxWingspan'][i]
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plt.plot(x, y, 'bo')
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if birds['MaxWingspan'][i] > 500:
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plt.text(x, y * (1 - 0.05), birds['Name'][i], fontsize=12)
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plt.show()
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```
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O que está acontecendo aqui? Você usou `tick_params` para ocultar os rótulos inferiores e, em seguida, criou um loop sobre o conjunto de dados das aves. Plotando o gráfico com pequenos pontos azuis redondos usando `bo`, você verificou se alguma ave tinha uma envergadura máxima acima de 500 e exibiu o rótulo ao lado do ponto, se fosse o caso. Você deslocou os rótulos um pouco no eixo y (`y * (1 - 0.05)`) e usou o nome da ave como rótulo.
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O que você descobriu?
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## Filtre seus dados
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Tanto a Águia-careca quanto o Falcão-das-pradarias, embora provavelmente sejam aves muito grandes, parecem estar rotulados incorretamente, com um `0` extra adicionado à sua envergadura máxima. É improvável que você encontre uma Águia-careca com uma envergadura de 25 metros, mas, se encontrar, por favor, nos avise! Vamos criar um novo dataframe sem esses dois valores discrepantes:
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```python
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plt.title('Max Wingspan in Centimeters')
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plt.ylabel('Wingspan (CM)')
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plt.xlabel('Birds')
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plt.tick_params(axis='both',which='both',labelbottom=False,bottom=False)
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for i in range(len(birds)):
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x = birds['Name'][i]
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y = birds['MaxWingspan'][i]
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if birds['Name'][i] not in ['Bald eagle', 'Prairie falcon']:
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plt.plot(x, y, 'bo')
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plt.show()
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```
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Ao filtrar os valores discrepantes, seus dados agora estão mais coesos e compreensíveis.
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Agora que temos um conjunto de dados mais limpo, pelo menos em termos de envergadura, vamos descobrir mais sobre essas aves.
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Embora gráficos de linha e dispersão possam exibir informações sobre valores de dados e suas distribuições, queremos pensar nos valores inerentes a este conjunto de dados. Você poderia criar visualizações para responder às seguintes perguntas sobre quantidade:
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> Quantas categorias de aves existem e quais são seus números?
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> Quantas aves estão extintas, ameaçadas, raras ou comuns?
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> Quantas existem dos vários gêneros e ordens na terminologia de Linnaeus?
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## Explore gráficos de barras
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Gráficos de barras são práticos quando você precisa mostrar agrupamentos de dados. Vamos explorar as categorias de aves que existem neste conjunto de dados para ver qual é a mais comum em número.
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No arquivo do notebook, crie um gráfico de barras básico.
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✅ Nota: você pode filtrar as duas aves discrepantes identificadas na seção anterior, corrigir o erro de digitação em sua envergadura ou deixá-las para esses exercícios, que não dependem dos valores de envergadura.
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Se você quiser criar um gráfico de barras, pode selecionar os dados nos quais deseja focar. Gráficos de barras podem ser criados a partir de dados brutos:
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```python
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birds.plot(x='Category',
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kind='bar',
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stacked=True,
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title='Birds of Minnesota')
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```
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Este gráfico de barras, no entanto, é ilegível porque há muitos dados não agrupados. Você precisa selecionar apenas os dados que deseja plotar, então vamos observar o comprimento das aves com base em sua categoria.
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Filtre seus dados para incluir apenas a categoria da ave.
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✅ Observe que você usa o Pandas para gerenciar os dados e, em seguida, deixa o Matplotlib fazer o gráfico.
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Como há muitas categorias, você pode exibir este gráfico verticalmente e ajustar sua altura para acomodar todos os dados:
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```python
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category_count = birds.value_counts(birds['Category'].values, sort=True)
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plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 12]
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category_count.plot.barh()
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```
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Este gráfico de barras mostra uma boa visão do número de aves em cada categoria. Em um piscar de olhos, você vê que o maior número de aves nesta região está na categoria Patos/Gansos/AvesAquáticas. Minnesota é a 'terra de 10.000 lagos', então isso não é surpreendente!
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✅ Experimente outras contagens neste conjunto de dados. Algo te surpreende?
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## Comparando dados
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Você pode tentar diferentes comparações de dados agrupados criando novos eixos. Experimente uma comparação do ComprimentoMáximo de uma ave, com base em sua categoria:
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```python
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maxlength = birds['MaxLength']
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plt.barh(y=birds['Category'], width=maxlength)
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plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 12]
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plt.show()
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```
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Nada surpreendente aqui: beija-flores têm o menor ComprimentoMáximo em comparação com Pelicanos ou Gansos. É bom quando os dados fazem sentido lógico!
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Você pode criar visualizações mais interessantes de gráficos de barras sobrepondo dados. Vamos sobrepor ComprimentoMínimo e ComprimentoMáximo em uma determinada categoria de ave:
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```python
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minLength = birds['MinLength']
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maxLength = birds['MaxLength']
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category = birds['Category']
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plt.barh(category, maxLength)
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plt.barh(category, minLength)
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plt.show()
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```
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Neste gráfico, você pode ver o intervalo por categoria de ave do ComprimentoMínimo e ComprimentoMáximo. Você pode dizer com segurança que, dados esses dados, quanto maior a ave, maior seu intervalo de comprimento. Fascinante!
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## 🚀 Desafio
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Este conjunto de dados de aves oferece uma riqueza de informações sobre diferentes tipos de aves dentro de um ecossistema específico. Pesquise na internet e veja se consegue encontrar outros conjuntos de dados relacionados a aves. Pratique a construção de gráficos e diagramas sobre essas aves para descobrir fatos que você não conhecia.
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## [Quiz pós-aula](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/17)
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## Revisão e Autoestudo
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Esta primeira lição deu a você algumas informações sobre como usar o Matplotlib para visualizar quantidades. Pesquise outras maneiras de trabalhar com conjuntos de dados para visualização. [Plotly](https://github.com/plotly/plotly.py) é uma que não abordaremos nessas lições, então dê uma olhada no que ela pode oferecer.
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## Tarefa
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[Linhas, Dispersões e Barras](assignment.md)
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**Aviso Legal**:
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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, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução. |