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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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# Visualizar Quantidades
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| ](../../sketchnotes/09-Visualizing-Quantities.png)|
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| Visualizar Quantidades - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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Nesta lição, vais explorar 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 do Minnesota, podes aprender muitos factos interessantes sobre a vida selvagem local.
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## [Questionário pré-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/16)
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## Observar a envergadura com Matplotlib
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Uma excelente biblioteca para criar gráficos e diagramas, simples ou sofisticados, de vários tipos é [Matplotlib](https://matplotlib.org/stable/index.html). Em termos gerais, o processo de criar gráficos usando estas bibliotecas inclui identificar as partes do teu dataframe que queres analisar, realizar as transformações necessárias nos dados, atribuir valores aos eixos x e y, decidir o tipo de gráfico a mostrar e, finalmente, exibir o gráfico. Matplotlib oferece uma grande variedade de visualizações, mas para esta lição, vamos focar-nos nas mais adequadas para visualizar quantidades: gráficos de linha, dispersão e barras.
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> ✅ Usa o gráfico mais adequado à estrutura dos teus dados e à história que queres 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 tens um conjunto de dados e precisas de descobrir a quantidade de um determinado item, uma das primeiras tarefas será inspecionar os seus valores.
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✅ Existem excelentes 'cheat sheets' disponíveis para Matplotlib [aqui](https://matplotlib.org/cheatsheets/cheatsheets.pdf).
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## Criar um gráfico de linha sobre os valores de envergadura dos pássaros
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Abre o ficheiro `notebook.ipynb` na raiz da pasta desta lição e adiciona 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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Estes dados são uma mistura de texto e números:
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| | Nome | NomeCientífico | Categoria | Ordem | Família | Género | EstadoConservação | MinComprimento | MaxComprimento | MinPesoCorporal | MaxPesoCorporal | MinEnvergadura | MaxEnvergadura |
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| ---: | :--------------------------- | :--------------------- | :-------------------- | :----------- | :------- | :---------- | :----------------- | --------------: | --------------: | ---------------: | ---------------: | --------------: | --------------: |
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| 0 | Pato-silvo-de-barriga-preta | Dendrocygna autumnalis | Patos/Gansos/AvesAquáticas | Anseriformes | Anatidae | Dendrocygna | LC | 47 | 56 | 652 | 1020 | 76 | 94 |
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| 1 | Pato-silvo-fulvo | Dendrocygna bicolor | Patos/Gansos/AvesAquáticas | Anseriformes | Anatidae | Dendrocygna | LC | 45 | 53 | 712 | 1050 | 85 | 93 |
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| 2 | Ganso-da-neve | 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 por representar graficamente alguns dos dados numéricos usando um gráfico de linha básico. Suponhamos que queres visualizar a envergadura máxima destes pássaros 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 notas imediatamente? Parece haver pelo menos um valor atípico - que envergadura impressionante! Uma envergadura de 2300 centímetros equivale a 23 metros - será que há Pterodáctilos a voar pelo Minnesota? Vamos investigar.
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Embora possas fazer uma ordenação rápida no Excel para encontrar esses valores atípicos, que provavelmente são erros de digitação, continua o processo de visualização trabalhando diretamente no gráfico.
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Adiciona etiquetas ao eixo x para mostrar que tipo de pássaros 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 das etiquetas ajustada para 45 graus, há demasiadas para serem legíveis. Vamos tentar uma estratégia diferente: etiquetar apenas os valores atípicos e posicionar as etiquetas dentro do gráfico. Podes usar um gráfico de dispersão para criar mais espaço para as etiquetas:
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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 a acontecer aqui? Usaste `tick_params` para esconder as etiquetas inferiores e depois criaste um loop sobre o conjunto de dados dos pássaros. Representando o gráfico com pequenos pontos azuis redondos usando `bo`, verificaste se algum pássaro tinha uma envergadura máxima superior a 500 e exibiste a sua etiqueta ao lado do ponto, caso afirmativo. Ajustaste ligeiramente as etiquetas no eixo y (`y * (1 - 0.05)`) e usaste o nome do pássaro como etiqueta.
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O que descobriste?
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## Filtrar os teus dados
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Tanto a Águia-careca como o Falcão-das-pradarias, embora provavelmente sejam pássaros muito grandes, parecem estar mal etiquetados, com um `0` extra adicionado à sua envergadura máxima. É pouco provável que encontres uma Águia-careca com uma envergadura de 25 metros, mas, se isso acontecer, avisa-nos! Vamos criar um novo dataframe sem esses dois valores atípicos:
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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 atípicos, os teus dados tornam-se 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 estes pássaros.
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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. Podes criar visualizações para responder às seguintes perguntas sobre quantidade:
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> Quantas categorias de pássaros existem e quais são os seus números?
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> Quantos pássaros estão extintos, em perigo, raros ou comuns?
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> Quantos existem dos vários géneros e ordens na terminologia de Linnaeus?
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## Explorar gráficos de barras
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Os gráficos de barras são práticos quando precisas de mostrar agrupamentos de dados. Vamos explorar as categorias de pássaros que existem neste conjunto de dados para ver qual é a mais comum em número.
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No ficheiro notebook, cria um gráfico de barras básico.
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✅ Nota, podes filtrar os dois pássaros atípicos que identificámos na secção anterior, editar o erro na sua envergadura ou deixá-los para estes exercícios que não dependem dos valores de envergadura.
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Se quiseres criar um gráfico de barras, podes selecionar os dados que queres focar. Os 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 demasiados dados não agrupados. Precisamos de selecionar apenas os dados que queremos representar, então vamos olhar para o comprimento dos pássaros com base na sua categoria.
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Filtra os teus dados para incluir apenas a categoria dos pássaros.
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✅ Nota que usas Pandas para gerir os dados e depois deixas o Matplotlib fazer o gráfico.
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Como há muitas categorias, podes exibir este gráfico verticalmente e ajustar a 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 pássaros em cada categoria. Num piscar de olhos, vês que o maior número de pássaros nesta região está na categoria de Patos/Gansos/AvesAquáticas. Minnesota é a 'terra dos 10.000 lagos', por isso não é surpreendente!
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✅ Experimenta algumas outras contagens neste conjunto de dados. Algo te surpreende?
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## Comparar dados
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Podes tentar diferentes comparações de dados agrupados criando novos eixos. Experimenta uma comparação do MaxComprimento de um pássaro, com base na 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 é surpreendente aqui: os beija-flores têm o menor MaxComprimento em comparação com Pelicanos ou Gansos. É bom quando os dados fazem sentido lógico!
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Podes criar visualizações mais interessantes de gráficos de barras ao sobrepor dados. Vamos sobrepor Comprimento Mínimo e Máximo numa determinada categoria de pássaros:
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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, podes ver o intervalo por categoria de pássaros do Comprimento Mínimo e Máximo. Podes dizer com segurança que, com base nestes dados, quanto maior o pássaro, maior o intervalo de comprimento. Fascinante!
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## 🚀 Desafio
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Este conjunto de dados sobre pássaros oferece uma riqueza de informações sobre diferentes tipos de pássaros dentro de um ecossistema específico. Procura na internet e vê se consegues encontrar outros conjuntos de dados relacionados com pássaros. Pratica a criação de gráficos e diagramas sobre esses pássaros para descobrir factos que não conhecias.
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## [Questionário pós-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/17)
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## Revisão & Autoestudo
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Esta primeira lição deu-te algumas informações sobre como usar Matplotlib para visualizar quantidades. Faz alguma pesquisa sobre outras formas de trabalhar com conjuntos de dados para visualização. [Plotly](https://github.com/plotly/plotly.py) é uma que não vamos abordar nestas lições, por isso dá 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 no seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se uma tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas resultantes do uso desta tradução. |