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Visualizando Relações: Tudo Sobre Mel 🍯

Visualizando Relações - Sketchnote por @nitya

Continuando com o foco na natureza em 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.

Este conjunto de dados, com cerca de 600 itens, exibe a produção de mel em muitos estados dos EUA. Por exemplo, você pode observar o número de colônias, rendimento por colônia, produção total, estoques, 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, você poderia visualizar a relação entre o rendimento de mel por colônia nos estados. Este período cobre o devastador 'CCD' ou 'Colony Collapse Disorder' (Desordem do Colapso das Colônias), observado pela primeira vez em 2006 (http://npic.orst.edu/envir/ccd.html), tornando este um conjunto de dados significativo para estudo. 🐝

Quiz pré-aula

Nesta lição, você pode usar o Seaborn, que já utilizou antes, 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 linha para visualizar rapidamente 'relações estatísticas', ajudando o cientista de dados a entender 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 Seaborn, usando relplot, agrupa convenientemente os dados dos estados e exibe pontos de dados para dados categóricos e numéricos.

Vamos começar importando os dados e o Seaborn:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
honey = pd.read_csv('../../data/honey.csv')
honey.head()

Você percebe que os dados de mel possuem várias colunas interessantes, incluindo ano e preço por libra. Vamos explorar esses dados, agrupados por estado dos EUA:

estado	numcol	yieldpercol	totalprod	estoques	priceperlb	prodvalue	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

Crie um gráfico de dispersão básico para mostrar a relação entre o preço por libra de mel e seu estado de origem nos EUA. Faça o eixo y alto o suficiente para exibir todos os estados:

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", data=honey, height=15, aspect=.5);

Agora, mostre os mesmos dados com um esquema de cores de mel para mostrar como o preço evolui ao longo dos anos. Você pode fazer isso adicionando um parâmetro 'hue' para mostrar a mudança ano após ano:

✅ Saiba mais sobre as paletas de cores que você pode usar no Seaborn - experimente um belo esquema de cores em arco-íris!

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", hue="year", palette="YlOrBr", data=honey, height=15, aspect=.5);

Com essa mudança de esquema de cores, você pode ver claramente uma forte progressão ao longo dos anos em termos de preço do mel por libra. De fato, se você observar um conjunto de amostra nos dados para verificar (escolha um estado, como o Arizona, por exemplo), pode ver um padrão de aumento de preço ano após ano, com poucas exceções:

estado	numcol	yieldpercol	totalprod	estoques	priceperlb	prodvalue	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 maneira de visualizar essa progressão é usar tamanho, em vez de cor. Para usuários daltônicos, isso pode ser uma opção melhor. Edite sua visualização para mostrar o aumento do preço por meio do aumento na circunferência dos pontos:

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", size="year", data=honey, height=15, aspect=.5);

Você pode ver o tamanho dos pontos aumentando gradualmente.

Isso é um caso simples de oferta e demanda? Devido a fatores como mudanças climáticas e colapso das colônias, há menos mel disponível para compra ano após ano, e, portanto, o preço aumenta?

Para descobrir uma correlação entre algumas das variáveis neste conjunto de dados, vamos explorar alguns gráficos de linha.

Gráficos de Linha

Pergunta: Há um aumento claro no preço do mel por libra ano após ano? Você pode descobrir isso mais facilmente criando um único gráfico de linha:

sns.relplot(x="year", y="priceperlb", kind="line", data=honey);

Resposta: Sim, com algumas exceções em torno do ano de 2003:

✅ Como o Seaborn está agregando dados em torno de uma linha, ele exibe "as múltiplas medições em cada valor de x, plotando a média e o intervalo de confiança de 95% em torno da média". Fonte. Esse comportamento demorado pode ser desativado adicionando ci=None.

Pergunta: Bem, em 2003 também podemos ver um pico na oferta de mel? E se você observar a produção total ano após ano?

sns.relplot(x="year", y="totalprod", kind="line", data=honey);

Resposta: Não exatamente. Se você observar a produção total, parece que ela realmente aumentou naquele ano específico, embora, de forma geral, a quantidade de mel sendo produzida esteja em declínio durante esses anos.

Pergunta: Nesse caso, o que poderia ter causado o aumento no preço do mel em torno de 2003?

Para descobrir isso, você pode explorar uma grade de facetas.

Grades de Facetas

Grades de facetas pegam um aspecto do seu conjunto de dados (neste caso, você pode escolher 'ano' para evitar produzir muitas facetas). O Seaborn pode então criar um gráfico para cada uma dessas facetas de suas coordenadas x e y escolhidas para facilitar a comparação visual. 2003 se destaca nesse tipo de comparação?

Crie uma grade de facetas continuando a usar relplot, conforme recomendado pela documentação do Seaborn.

sns.relplot(
    data=honey, 
    x="yieldpercol", y="numcol",
    col="year", 
    col_wrap=3,
    kind="line"
    )

Nesta visualização, você pode comparar o rendimento por colônia e o número de colônias ano após ano, lado a lado, com um wrap definido em 3 para as colunas:

Para este conjunto de dados, nada particularmente se destaca em relação ao número de colônias e seu rendimento, ano após ano e estado por estado. Existe uma maneira diferente de encontrar uma correlação entre essas duas variáveis?

Gráficos de Linha Dupla

Experimente um gráfico de linha múltipla sobrepondo dois gráficos de linha um sobre o outro, usando o 'despine' do Seaborn para remover as bordas superior e direita, e usando ax.twinx derivado do Matplotlib. Twinx permite que um gráfico compartilhe o eixo x e exiba dois eixos y. Então, exiba o rendimento por colônia e o número de colônias, sobrepostos:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
lineplot = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['numcol'], data=honey, 
                        label = 'Number of bee colonies', legend=False)
sns.despine()
plt.ylabel('# colonies')
plt.title('Honey Production Year over Year');

ax2 = ax.twinx()
lineplot2 = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['yieldpercol'], ax=ax2, color="r", 
                         label ='Yield per colony', legend=False) 
sns.despine(right=False)
plt.ylabel('colony yield')
ax.figure.legend();

Embora nada salte aos olhos em torno do ano de 2003, isso nos permite terminar esta lição com uma nota um pouco mais feliz: embora o número de colônias esteja em declínio geral, ele está se estabilizando, mesmo que o rendimento por colônia esteja diminuindo.

Vai, abelhas, vai!

🐝❤️

🚀 Desafio

Nesta lição, você 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 usando um conjunto de dados diferente, talvez um que você tenha usado antes dessas lições. Observe quanto tempo elas levam para serem criadas e como você precisa ter cuidado com a quantidade de grades que deseja desenhar usando essas técnicas.

Quiz pós-aula

Revisão & Autoestudo

Gráficos de linha podem ser simples ou bastante complexos. Leia um pouco na documentação do Seaborn sobre as várias maneiras de construí-los. Tente aprimorar os gráficos de linha que você construiu nesta lição com outros métodos listados na documentação.

Tarefa

Explore a colmeia

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