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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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# Visualizar Relações: Tudo Sobre Mel 🍯
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| ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|
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|Visualizar Relações - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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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).
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Este conjunto de dados, com cerca de 600 itens, exibe a produção de mel em muitos estados dos EUA. Por exemplo, é possível analisar o número de colónias, rendimento por colónia, produção total, stocks, preço por libra e valor do mel produzido num determinado estado entre 1998 e 2012, com uma linha por ano para cada estado.
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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 em diferentes estados. Este período abrange o devastador 'CCD' ou 'Colony Collapse Disorder' (Desordem do Colapso das Colónias), observado pela primeira vez em 2006 (http://npic.orst.edu/envir/ccd.html), tornando este um conjunto de dados comovente para estudar. 🐝
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## [Questionário pré-aula](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/22)
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Nesta lição, pode usar o Seaborn, que já utilizou anteriormente, como uma boa biblioteca para visualizar relações entre variáveis. Particularmente interessante é o uso da função `relplot` do Seaborn, que permite criar gráficos de dispersão e gráficos de linhas para visualizar rapidamente '[relações estatísticas](https://seaborn.pydata.org/tutorial/relational.html?highlight=relationships)', ajudando o cientista de dados a compreender melhor como as variáveis se relacionam entre si.
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## Gráficos de Dispersão
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Use um gráfico de dispersão para mostrar como o preço do mel evoluiu, ano após ano, por estado. O Seaborn, utilizando `relplot`, agrupa convenientemente os dados por estado e exibe pontos de dados para dados categóricos e numéricos.
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Comecemos por importar os dados e o Seaborn:
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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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import seaborn as sns
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honey = pd.read_csv('../../data/honey.csv')
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honey.head()
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```
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Repare que os dados sobre o mel têm várias colunas interessantes, incluindo ano e preço por libra. Vamos explorar estes dados, agrupados por estado dos EUA:
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| estado | numcol | yieldpercol | totalprod | stocks | priceperlb | prodvalue | ano |
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| ------ | ------ | ----------- | --------- | -------- | ---------- | --------- | --- |
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| AL | 16000 | 71 | 1136000 | 159000 | 0.72 | 818000 | 1998 |
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| AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 |
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| AR | 53000 | 65 | 3445000 | 1688000 | 0.59 | 2033000 | 1998 |
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| CA | 450000 | 83 | 37350000 | 12326000 | 0.62 | 23157000 | 1998 |
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| CO | 27000 | 72 | 1944000 | 1594000 | 0.7 | 1361000 | 1998 |
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Crie um gráfico de dispersão básico para mostrar a relação entre o preço por libra de mel e o estado de origem nos EUA. Faça com que o eixo `y` seja suficientemente alto para exibir todos os estados:
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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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 um parâmetro 'hue' para mostrar a mudança, ano após ano:
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> ✅ Saiba mais sobre as [paletas de cores que pode usar no Seaborn](https://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html) - experimente um esquema de cores arco-íris bonito!
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", hue="year", palette="YlOrBr", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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Com esta mudança no esquema de cores, pode ver claramente uma forte progressão ao longo dos anos no que diz respeito ao preço do mel por libra. De facto, se verificar um conjunto de amostras nos dados (escolha um estado, como o Arizona, por exemplo), pode observar um padrão de aumento de preços ano após ano, com poucas exceções:
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| estado | numcol | yieldpercol | totalprod | stocks | priceperlb | prodvalue | ano |
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| ------ | ------ | ----------- | --------- | ------- | ---------- | --------- | --- |
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| AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 |
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| AZ | 52000 | 62 | 3224000 | 1548000 | 0.62 | 1999000 | 1999 |
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| AZ | 40000 | 59 | 2360000 | 1322000 | 0.73 | 1723000 | 2000 |
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| AZ | 43000 | 59 | 2537000 | 1142000 | 0.72 | 1827000 | 2001 |
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| AZ | 38000 | 63 | 2394000 | 1197000 | 1.08 | 2586000 | 2002 |
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| AZ | 35000 | 72 | 2520000 | 983000 | 1.34 | 3377000 | 2003 |
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| AZ | 32000 | 55 | 1760000 | 774000 | 1.11 | 1954000 | 2004 |
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| AZ | 36000 | 50 | 1800000 | 720000 | 1.04 | 1872000 | 2005 |
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| AZ | 30000 | 65 | 1950000 | 839000 | 0.91 | 1775000 | 2006 |
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| AZ | 30000 | 64 | 1920000 | 902000 | 1.26 | 2419000 | 2007 |
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| AZ | 25000 | 64 | 1600000 | 336000 | 1.26 | 2016000 | 2008 |
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| AZ | 20000 | 52 | 1040000 | 562000 | 1.45 | 1508000 | 2009 |
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| AZ | 24000 | 77 | 1848000 | 665000 | 1.52 | 2809000 | 2010 |
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| AZ | 23000 | 53 | 1219000 | 427000 | 1.55 | 1889000 | 2011 |
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| AZ | 22000 | 46 | 1012000 | 253000 | 1.79 | 1811000 | 2012 |
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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:
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", size="year", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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Pode ver o tamanho dos pontos a aumentar gradualmente.
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Será este um caso simples de oferta e procura? Devido a fatores como as alterações climáticas e o colapso das colónias, haverá menos mel disponível para compra ano após ano, e, por isso, o preço aumenta?
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Para descobrir uma correlação entre algumas das variáveis deste conjunto de dados, vamos explorar alguns gráficos de linhas.
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## Gráficos de Linhas
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Pergunta: Existe um aumento claro no preço do mel por libra ao longo dos anos? Pode descobrir isso facilmente criando um único gráfico de linhas:
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```python
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sns.relplot(x="year", y="priceperlb", kind="line", data=honey);
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```
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Resposta: Sim, com algumas exceções por volta do ano 2003:
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✅ Como o Seaborn está a agregar dados numa única linha, ele exibe "as múltiplas medições em cada valor de x, traçando a média e o intervalo de confiança de 95% em torno da média". [Fonte](https://seaborn.pydata.org/tutorial/relational.html). Este comportamento, que consome tempo, pode ser desativado adicionando `ci=None`.
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Pergunta: Bem, em 2003 também podemos ver um aumento na oferta de mel? E se observarmos a produção total ano após ano?
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```python
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sns.relplot(x="year", y="totalprod", kind="line", data=honey);
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```
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Resposta: Não exatamente. Se observarmos a produção total, parece que ela realmente aumentou nesse ano específico, embora, de forma geral, a quantidade de mel produzido esteja em declínio durante esses anos.
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Pergunta: Nesse caso, o que poderia ter causado o aumento no preço do mel por volta de 2003?
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Para descobrir isso, pode explorar uma grelha de facetas.
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## Grelhas de Facetas
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As grelhas de facetas utilizam uma faceta do seu conjunto de dados (neste caso, pode escolher 'ano' para evitar produzir demasiadas 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?
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Crie uma grelha de facetas continuando a usar `relplot`, conforme recomendado pela [documentação do Seaborn](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html?highlight=facetgrid#seaborn.FacetGrid).
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```python
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sns.relplot(
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data=honey,
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x="yieldpercol", y="numcol",
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col="year",
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col_wrap=3,
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kind="line"
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```
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Nesta visualização, pode comparar o rendimento por colónia e o número de colónias ano após ano, lado a lado, com um wrap definido em 3 para as colunas:
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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 procurar uma correlação entre estas duas variáveis?
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## Gráficos de Linhas Duplas
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Experimente um gráfico de linhas múltiplas sobrepondo dois gráficos de linhas um sobre o outro, utilizando o 'despine' do Seaborn para remover as margens superior e direita, e usando `ax.twinx` [derivado do Matplotlib](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.twinx.html). O Twinx permite que um gráfico partilhe o eixo x e exiba dois eixos y. Assim, exiba o rendimento por colónia e o número de colónias, sobrepostos:
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```python
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fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
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lineplot = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['numcol'], data=honey,
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label = 'Number of bee colonies', legend=False)
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sns.despine()
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plt.ylabel('# colonies')
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plt.title('Honey Production Year over Year');
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ax2 = ax.twinx()
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lineplot2 = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['yieldpercol'], ax=ax2, color="r",
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label ='Yield per colony', legend=False)
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sns.despine(right=False)
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plt.ylabel('colony yield')
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ax.figure.legend();
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```
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Embora nada salte à vista em torno do ano de 2003, isso permite-nos terminar esta lição com uma nota um pouco mais feliz: embora o número de colónias esteja a diminuir no geral, ele está a estabilizar, mesmo que o rendimento por colónia esteja a diminuir.
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Força, abelhas, força!
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🐝❤️
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## 🚀 Desafio
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Nesta lição, aprendeu um pouco mais sobre outros usos de gráficos de dispersão e grelhas de linhas, incluindo grelhas de facetas. Desafie-se a criar uma grelha de facetas usando um conjunto de dados diferente, talvez um que tenha usado antes destas lições. Note quanto tempo demora a criar e como precisa de ter cuidado com o número de grelhas que precisa de desenhar usando estas técnicas.
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## [Questionário pós-aula](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/23)
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## Revisão & Autoestudo
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Os gráficos de linhas podem ser simples ou bastante complexos. Faça uma leitura na [documentação do Seaborn](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html) sobre as várias formas de construí-los. Tente melhorar os gráficos de linhas que criou nesta lição com outros métodos listados na documentação.
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## Tarefa
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[Explore a colmeia](assignment.md)
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**Aviso Legal**:
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