Tutorial de Python Seaborn para iniciantes: Comece a visualizar dados

A visualização é um aspecto crucial da análise e interpretação de dados, pois permite a fácil compreensão de conjuntos de dados complexos. Ele ajuda a identificar padrões, relacionamentos e tendências que podem não ser aparentes apenas com dados brutos. Nos últimos anos, o Python se tornou uma das linguagens de programação mais populares para análise de dados, devido à sua vasta gama de bibliotecas e estruturas. 

As bibliotecas de visualização em Python permitem que os usuários criem visualizações de dados intuitivas e interativas que podem comunicar insights de forma eficaz a um público amplo. Algumas das bibliotecas e estruturas de visualização populares em Python incluem Matplotlib, Plotly, Bokeh e Seaborn. Cada uma dessas bibliotecas tem seus próprios recursos e capacidades exclusivos que atendem a necessidades específicas. 

Neste tutorial, vamos nos concentrar no Seaborn, uma biblioteca popular de visualização de dados em Python que oferece uma interface fácil de usar para criar gráficos estatísticos informativos.

O que é Seaborn?

Criado com base no Matplotlib, o Seaborn é uma biblioteca Python bem conhecida para visualização de dados que oferece uma interface amigável para a produção de gráficos estatísticos informativos e visualmente atraentes. Ele foi projetado para trabalhar com quadros de dados do Pandas, facilitando a visualização e a exploração de dados de forma rápida e eficaz.

O Seaborn oferece uma variedade de ferramentas poderosas para visualização de dados, incluindo gráficos de dispersão, gráficos de linhas, gráficos de barras, mapas de calor e muito mais. Ele também oferece suporte a análises estatísticas avançadas, como análise de regressão, gráficos de distribuição e gráficos categóricos.

Você pode aprender tudo sobre o Seborn e seus usos em nosso curso Introdução à visualização de dados com o Seaborn. 

A principal vantagem do Seaborn está em sua capacidade de gerar gráficos atraentes com o mínimo de esforço de codificação. Ele oferece uma variedade de temas e paletas de cores padrão, que você pode personalizar facilmente para atender às suas preferências. Além disso, o Seaborn oferece uma série de funções estatísticas integradas, permitindo que os usuários realizem facilmente análises estatísticas complexas com suas visualizações.

Outro recurso notável do Seaborn é sua capacidade de criar visualizações complexas de vários gráficos. Com o Seaborn, os usuários podem criar grades de gráficos que facilitam a comparação entre diversas variáveis ou subconjuntos de dados. Isso o torna uma ferramenta ideal para análise e apresentação de dados exploratórios.

O Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados avançada e flexível em Python que oferece uma interface fácil de usar para criar gráficos estatísticos informativos e esteticamente agradáveis. Ele oferece uma série de ferramentas para visualização de dados, incluindo análise estatística avançada, e facilita a criação de visualizações complexas de vários gráficos.

Fonte da imagem

Seaborn vs. Matplotlib

As duas bibliotecas de visualização de dados mais usadas do Python são Matplotlib e Seaborn. Embora ambas as bibliotecas sejam projetadas para criar gráficos e visualizações de alta qualidade, elas têm várias diferenças importantes que as tornam mais adequadas para diferentes casos de uso.

Uma das principais diferenças entre o Matplotlib e o Seaborn é o foco. O Matplotlib é uma biblioteca de plotagem de baixo nível que oferece uma ampla gama de ferramentas para a criação de visualizações altamente personalizáveis. É uma biblioteca altamente flexível, permitindo que os usuários criem quase todos os tipos de plotagem que possam imaginar. Essa flexibilidade tem o custo de uma curva de aprendizado mais acentuada e de um código mais detalhado.

O Seaborn, por outro lado, é uma interface de alto nível para a criação de gráficos estatísticos. Ele foi desenvolvido com base no Matplotlib e oferece uma interface mais simples e intuitiva para a criação de gráficos estatísticos comuns. O Seaborn foi projetado para funcionar com os quadros de dados do Pandas, facilitando a criação de visualizações com o mínimo de código. Ele também oferece uma variedade de funções estatísticas integradas, permitindo que os usuários realizem facilmente análises estatísticas complexas com suas visualizações.

Outra diferença importante entre o Matplotlib e o Seaborn são os estilos padrão e as paletas de cores. O Matplotlib fornece um conjunto limitado de estilos e paletas de cores padrão, exigindo que os usuários personalizem seus gráficos manualmente para obter a aparência desejada. O Seaborn, por outro lado, oferece uma variedade de estilos padrão e paletas de cores que são otimizados para diferentes tipos de dados e visualizações. Isso facilita para os usuários a criação de gráficos visualmente atraentes com o mínimo de personalização.

Embora ambas as bibliotecas tenham seus pontos fortes e fracos, a Seaborn é geralmente mais adequada para a criação de gráficos estatísticos e análise exploratória de dados, enquanto a Matplotlib é mais adequada para a criação de gráficos altamente personalizáveis para apresentações e publicações. No entanto, vale a pena observar que o Seaborn foi desenvolvido com base no Matplotlib, e as duas bibliotecas podem ser usadas em conjunto para criar visualizações complexas e altamente personalizáveis que aproveitam os pontos fortes de ambas as bibliotecas.

Você pode explorar o Matplotlib em mais detalhes com o nosso tutorial Introdução à plotagem com o Matplotlib em Python.

Matplotlib e Seaborn são bibliotecas poderosas de visualização de dados em Python, com diferentes pontos fortes e fracos. Compreender as diferenças entre as duas bibliotecas pode ajudar os usuários a escolher a ferramenta certa para suas necessidades específicas de visualização de dados.

Instalação do Seaborn

O Seaborn é compatível com o Python 3.7+ e tem dependências básicas mínimas. A instalação do Seaborn é bastante simples. Você pode instalá-lo com o gerenciador pip do Python ou com o gerenciador de pacotes conda.

# install seaborn with pip
pip install seaborn

Quando você usar o pip, o Seaborn e suas dependências necessárias serão instalados. Se quiser acessar recursos adicionais e opcionais, você também pode incluir dependências opcionais na instalação do pip. Por exemplo:

pip install seaborn[stats]

Ou com conda:

# install seaborn with conda
conda install seaborn

Conjuntos de dados de amostra

O Seaborn fornece vários conjuntos de dados incorporados que podem ser usados para visualização de dados e análise estatística. Esses conjuntos de dados são armazenados em quadros de dados do pandas, o que facilita o uso com as funções de plotagem do Seaborn.

Um dos conjuntos de dados mais comuns que também é usado em todos os exemplos oficiais do Seaborn é chamado de `tips dataset`; ele contém informações sobre gorjetas dadas em restaurantes. Aqui está um exemplo de carregamento e visualização do conjunto de dados Tips no Seaborn:

import seaborn as sns




# Load the Tips dataset

tips = sns.load_dataset("tips")




# Create a histogram of the total bill amounts

sns.histplot(data=tips, x="total_bill")

Saída:

Se você ainda não entendeu esse enredo, não se preocupe. Isso é chamado de histograma. Explicaremos mais detalhadamente sobre histogramas mais adiante neste tutorial. Por enquanto, a conclusão é que o Seaborn vem com muitos conjuntos de dados de amostra como DataFrames do pandas, que são fáceis de usar e de praticar suas habilidades de visualização. Aqui está outro exemplo de carregamento do conjunto de dados `exercise`.

import seaborn as sns




# Load the exercise dataset

exercise = sns.load_dataset("exercise")




# check the head

exercise.head()

Saída:

Tipos de plotagem Seaborn

O Seaborn oferece uma ampla variedade de tipos de gráficos que podem ser usados para visualização de dados e análise exploratória de dados. Em termos gerais, qualquer visualização pode se enquadrar em uma das três categorias. 

• Univariada - somente x (contém apenas um eixo de informações)
• Bivariada - x e y (contém dois eixos de informação)
• Trivariada - x, y, z (contém três eixos de informação)

Fonte da imagem

Aqui estão alguns dos tipos de plotagem mais comumente usados em Seaborn:

• Gráfico de dispersão. Um gráfico de dispersão é usado para visualizar a relação entre duas variáveis. A função scatterplot() do Seaborn oferece uma maneira simples de criar gráficos de dispersão.
• Traçado de linha. Um gráfico de linhas é usado para visualizar a tendência de uma variável ao longo do tempo. A função lineplot() do Seaborn oferece uma maneira simples de criar gráficos de linhas.
• Histograma. Um histograma é usado para visualizar a distribuição de uma variável. A função histplot() do Seaborn oferece uma maneira simples de criar histogramas.
• Box Plot. Um gráfico de caixa é usado para visualizar a distribuição de uma variável. A função boxplot() do Seaborn oferece uma maneira simples de criar gráficos de caixa.
• Enredo para violino. Um gráfico de violino é semelhante a um gráfico de caixa, mas oferece uma visão mais detalhada da distribuição dos dados. A função violinplot() do Seaborn oferece uma maneira simples de criar gráficos de violino.
• Mapa de calor. Um mapa de calor é usado para visualizar a correlação entre diferentes variáveis. A função heatmap() do Seaborn oferece uma maneira simples de criar mapas de calor.
• Pairplot. Um gráfico de pares é usado para visualizar a relação entre várias variáveis. A função pairplot() do Seaborn oferece uma maneira simples de criar gráficos de pares.

Veremos exemplos e explicações detalhadas para cada um deles na próxima seção deste tutorial.

Exemplos de Seaborn

Gráficos de dispersão de Seaborn

Os gráficos de dispersão são usados para visualizar a relação entre duas variáveis contínuas. Cada ponto no gráfico representa um único ponto de dados, e a posição do ponto nos eixos x e y representa os valores das duas variáveis. 

O gráfico pode ser personalizado com cores e marcadores diferentes para ajudar a distinguir diferentes grupos de pontos de dados. No Seaborn, os gráficos de dispersão podem ser criados usando a função scatterplot(). 

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")

sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

Saída:

Esse gráfico simples pode ser aprimorado com a personalização dos parâmetros `hue` e `size` do gráfico. Veja como:

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




tips = sns.load_dataset("tips")




# customize the scatter plot

sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="sex", size="size", sizes=(50, 200), data=tips)




# add labels and title

plt.xlabel("Total Bill")

plt.ylabel("Tip")

plt.title("Relationship between Total Bill and Tip")




# display the plot

plt.show()

Saída:

Neste exemplo, usamos a biblioteca `seaborn` para um gráfico de dispersão simples e usamos a `matplotlib` para personalizar ainda mais o gráfico de dispersão.

Gráficos de linha Seaborn

Os gráficos de linhas são usados para visualizar tendências em dados ao longo do tempo ou em outras variáveis contínuas. Em um gráfico de linhas, cada ponto de dados é conectado por uma linha, criando uma curva suave. No Seaborn, os gráficos de linha podem ser criados usando a função lineplot(). 

import seaborn as sns

fmri = sns.load_dataset("fmri")

sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri)

Saída:

Você pode personalizar isso facilmente usando as colunas `event` e `region` do conjunto de dados.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




fmri = sns.load_dataset("fmri")




# customize the line plot

sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", hue="event", style="region", markers=True, dashes=False, data=fmri)




# add labels and title

plt.xlabel("Timepoint")

plt.ylabel("Signal Intensity")

plt.title("Changes in Signal Intensity over Time")




# display the plot

plt.show()

Saída:

Novamente, usamos a biblioteca `seaborn` para fazer um gráfico de linha simples e usamos a biblioteca `matplotlib` para personalizar e melhorar o gráfico de linha simples. Você pode dar uma olhada mais detalhada nos gráficos de linha do Seaborn em nosso tutorial separado. 

Gráficos de barras de Seaborn

Os gráficos de barras são usados para visualizar a relação entre uma variável categórica e uma variável contínua. Em um gráfico de barras, cada barra representa a média ou a mediana (ou qualquer agregação) da variável contínua para cada categoria. No Seaborn, os gráficos de barras podem ser criados usando a função barplot(). 

import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset("titanic")

sns.barplot(x="class", y="fare", data=titanic)

Saída:

Vamos personalizar esse gráfico incluindo a coluna `sex` do conjunto de dados.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




titanic = sns.load_dataset("titanic")




# customize the bar plot

sns.barplot(x="class", y="fare", hue="sex", ci=None, palette="muted", data=titanic)




# add labels and title

plt.xlabel("Class")

plt.ylabel("Fare")

plt.title("Average Fare by Class and Gender on the Titanic")




# display the plot

plt.show()

Saída:

Histogramas de Seaborn

Os histogramas visualizam a distribuição de uma variável contínua. Em um histograma, os dados são divididos em compartimentos e a altura de cada compartimento representa a frequência ou a contagem de pontos de dados dentro desse compartimento. No Seaborn, os histogramas podem ser criados usando a função histplot().

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset("iris")

sns.histplot(x="petal_length", data=iris)

Saída:

Personalização de um histograma

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




iris = sns.load_dataset("iris")




# customize the histogram

sns.histplot(data=iris, x="petal_length", bins=20, kde=True, color="green")




# add labels and title

plt.xlabel("Petal Length (cm)")

plt.ylabel("Frequency")

plt.title("Distribution of Petal Lengths in Iris Flowers")




# display the plot

plt.show()

Saída:

Gráficos de densidade de espinheiro-marinho

Os gráficos de densidade, também conhecidos como gráficos de densidade de kernel, são um tipo de visualização de dados que exibe a distribuição de uma variável contínua. Eles são semelhantes aos histogramas, mas, em vez de representar os dados como barras, os gráficos de densidade usam uma curva suave para estimar a densidade dos dados. No Seaborn, os gráficos de densidade podem ser criados usando a função kdeplot(). 

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")

sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill")

Saída:

Vamos aprimorar o enredo, personalizando-o.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load the "tips" dataset from Seaborn

tips = sns.load_dataset("tips")




# Create a density plot of the "total_bill" column from the "tips" dataset

# We use the "hue" parameter to differentiate between "lunch" and "dinner" meal times

# We use the "fill" parameter to fill the area under the curve

# We adjust the "alpha" and "linewidth" parameters to make the plot more visually appealing

sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", hue="time", fill=True, alpha=0.6, linewidth=1.5)




# Add a title and labels to the plot using Matplotlib

plt.title("Density Plot of Total Bill by Meal Time")

plt.xlabel("Total Bill ($)")

plt.ylabel("Density")




# Show the plot

plt.show()

Saída:

Gráficos de caixa de Seaborn

Os gráficos de caixa são um tipo de visualização que mostra a distribuição de um conjunto de dados. Eles são comumente usados para comparar a distribuição de uma ou mais variáveis em diferentes categorias.

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

Saída:

Personalize o gráfico de caixa incluindo a coluna `time` do conjunto de dados.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# load the tips dataset from Seaborn

tips = sns.load_dataset("tips")




# create a box plot of total bill by day and meal time, using the "hue" parameter to differentiate between lunch and dinner

# customize the color scheme using the "palette" parameter

# adjust the linewidth and fliersize parameters to make the plot more visually appealing

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="time", data=tips, palette="Set3", linewidth=1.5, fliersize=4)




# add a title, xlabel, and ylabel to the plot using Matplotlib functions

plt.title("Box Plot of Total Bill by Day and Meal Time")

plt.xlabel("Day of the Week")

plt.ylabel("Total Bill ($)")




# display the plot

plt.show()

Parcelas de violino Seaborn

Um gráfico de violino é um tipo de visualização de dados que combina aspectos de gráficos de caixa e gráficos de densidade. Ele exibe uma estimativa de densidade dos dados, geralmente suavizada por um estimador de densidade de kernel, juntamente com o intervalo interquartil (IQR) e a mediana em um formato semelhante a um gráfico de caixa. 

A largura do violino representa a estimativa de densidade, com partes mais largas indicando maior densidade, e o IQR e a mediana são mostrados como um ponto branco e uma linha dentro do violino.

import seaborn as sns




# load the iris dataset from Seaborn

iris = sns.load_dataset("iris")




# create a violin plot of petal length by species

sns.violinplot(x="species", y="petal_length", data=iris)




# display the plot

plt.show()

Saída:

Mapas de calor de Seaborn

Um mapa de calor é uma representação gráfica de dados que usa cores para representar o valor de uma variável em um espaço bidimensional. Os mapas de calor são comumente usados para visualizar a correlação entre diferentes variáveis em um conjunto de dados.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load the dataset

tips = sns.load_dataset('tips')




# Create a heatmap of the correlation between variables

corr = tips.corr()

sns.heatmap(corr)




# Show the plot

plt.show()

Saída:

Outro exemplo de um mapa de calor usando o conjunto de dados `flights`.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load the dataset

flights = sns.load_dataset('flights')




# Pivot the data

flights = flights.pivot('month', 'year', 'passengers')




# Create a heatmap

sns.heatmap(flights, cmap='Blues', annot=True, fmt='d')




# Set the title and axis labels

plt.title('Passengers per month')

plt.xlabel('Year')

plt.ylabel('Month')




# Show the plot

plt.show()

Saída:

Neste exemplo, estamos usando o conjunto de dados `flights` da biblioteca `seaborn`. Nós dinamizamos os dados para torná-los adequados à representação do mapa de calor usando o método .pivot(). Em seguida, criamos um mapa de calor usando a função sns.heatmap() e passamos a variável de voos pivotados como argumento. 

Parcelas de pares Seaborn

Os gráficos de pares são um tipo de visualização em que vários gráficos de dispersão de pares são exibidos em um formato de matriz. Cada gráfico de dispersão mostra a relação entre duas variáveis, enquanto os gráficos diagonais mostram a distribuição das variáveis individuais.

import seaborn as sns




# Load iris dataset

iris = sns.load_dataset("iris")




# Create pair plot

sns.pairplot(data=iris)




# Show plot

plt.show()

Saída:

Você pode personalizar esse gráfico usando os parâmetros `hue` e `diag_kind`.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load iris dataset

iris = sns.load_dataset("iris")




# Create pair plot with custom settings

sns.pairplot(data=iris, hue="species", diag_kind="kde", palette="husl")




# Set title

plt.title("Iris Dataset Pair Plot")




# Show plot

plt.show()

Saída:

Parcelas conjuntas da Seaborn

O gráfico conjunto é uma técnica de visualização avançada no seaborn que combina dois gráficos diferentes em uma única visualização: um gráfico de dispersão e um histograma. O gráfico de dispersão mostra a relação entre duas variáveis, enquanto o histograma mostra a distribuição de cada variável individual. Isso permite uma análise mais abrangente dos dados, pois mostra a correlação entre as duas variáveis e suas distribuições individuais.

Aqui você encontra um exemplo simples de criação de um gráfico de junção de nascentes marinhas usando o conjunto de dados da íris:

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# load iris dataset

iris = sns.load_dataset("iris")




# plot a joint plot of sepal length and sepal width

sns.jointplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris)




# display the plot

plt.show()

Saída:

Grades de facetas Seaborn

O FacetGrid é uma ferramenta poderosa que permite que você visualize a distribuição de uma variável, bem como a relação entre duas variáveis, em níveis de variáveis categóricas adicionais. 

O FacetGrid cria uma grade de subparcelas com base nos valores exclusivos da variável categórica especificada.

import seaborn as sns




# load the tips dataset

tips = sns.load_dataset('tips')




# create a FacetGrid for day vs total_bill

g = sns.FacetGrid(tips, col="day")




# plot histogram for total_bill in each day

g.map(sns.histplot, "total_bill")

Saída:

Personalizando os gráficos do Seaborn

O Seaborn é uma biblioteca avançada de visualização de dados que oferece várias maneiras de personalizar a aparência dos gráficos. Personalizar os gráficos do Seaborn é uma parte essencial da criação de visualizações significativas e visualmente atraentes. 

Aqui estão alguns exemplos de como você pode personalizar as parcelas de seaborn:

Mudança de paletas de cores

Aqui está um exemplo de como você pode alterar as paletas de cores de seus gráficos de origem marinha:

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load sample dataset

tips = sns.load_dataset("tips")




# Create a scatter plot with color palette

sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", data=tips, palette="Set2")




# Customize plot

plt.title("Total Bill vs Tip")

plt.xlabel("Total Bill ($)")

plt.ylabel("Tip ($)")

plt.show()

Saída:

Ajuste do tamanho da figura

Para ajustar o tamanho da figura em suas plotagens de frutos do mar, você pode usar o exemplo abaixo como guia: 

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load sample dataset

iris = sns.load_dataset("iris")




# Create a violin plot with adjusted figure size

plt.figure(figsize=(8,6))

sns.violinplot(x="species", y="petal_length", data=iris)




# Customize plot

plt.title("Petal Length Distribution by Species")

plt.xlabel("Species")

plt.ylabel("Petal Length (cm)")

plt.show()

Saída:

Adicionando anotações

As anotações podem ajudar a tornar suas visualizações mais fáceis de ler. Abaixo, mostramos um exemplo de como adicioná-los: 

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load sample dataset

diamonds = sns.load_dataset("diamonds")




# Create a scatter plot with annotations

sns.scatterplot(x="carat", y="price", data=diamonds)




# Add annotations

plt.text(1, 18000, "Large, Expensive Diamonds", fontsize=12, color="red")

plt.text(2.5, 5000, "Small, Affordable Diamonds", fontsize=12, color="blue")




# Customize plot

plt.title("Diamond Prices by Carat")

plt.xlabel("Carat (ct)")

plt.ylabel("Price ($)")

plt.show()

Saída:

Práticas recomendadas para visualização do Seaborn

Escolha o tipo de gráfico correto para seus dados

O Seaborn oferece uma ampla variedade de tipos de gráficos, cada um projetado para diferentes tipos de dados e análises. É importante escolher o tipo certo de gráfico para seus dados para que você possa comunicar suas descobertas com eficiência. Por exemplo, um gráfico de dispersão pode ser mais apropriado para visualizar a relação entre duas variáveis contínuas, enquanto um gráfico de barras pode ser mais apropriado para visualizar dados categóricos.

Use cores de forma eficaz

A cor pode ser uma ferramenta poderosa para a visualização de dados, mas é importante que você a use de forma eficaz. Evite usar muitas cores ou cores muito brilhantes, pois isso pode dificultar a leitura da visualização. Em vez disso, use cores para destacar informações importantes ou para agrupar pontos de dados semelhantes.

Rotule seus eixos e use títulos claros

Os rótulos e títulos são essenciais para uma visualização de dados eficaz. Certifique-se de rotular claramente os eixos e fornecer um título descritivo para a visualização. Isso ajudará seu público a entender a mensagem que você está tentando transmitir.

Considere o público

Ao criar visualizações, é importante considerar o público e a mensagem que você está tentando comunicar. Se o público-alvo não for técnico, use uma linguagem clara e concisa, evite jargões técnicos e forneça explicações claras sobre quaisquer conceitos estatísticos.

Usar análise estatística apropriada

O Seaborn fornece uma série de funções estatísticas que você pode usar para analisar seus dados. Ao escolher uma função estatística, certifique-se de escolher a mais apropriada para os dados e a pergunta de pesquisa.

Personalize suas visualizações

Você encontrará uma grande variedade de opções de personalização no Seaborn que podem ser usadas para aprimorar suas visualizações. Faça experiências com diferentes fontes, estilos e cores para encontrar a que melhor transmite sua mensagem.

Comparação do Seaborn com outras bibliotecas de plotagem

Seaborn vs. Matplotlib

O Seaborn foi desenvolvido com base no Matplotlib e oferece uma interface de nível superior para a criação de gráficos estatísticos. Enquanto o Matplotlib é uma biblioteca de plotagem de uso geral, o Seaborn foi projetado especificamente para a visualização de dados estatísticos. 

O Seaborn oferece várias vantagens sobre o Matplotlib, incluindo uma sintaxe mais simples para a criação de gráficos complexos, suporte integrado para visualizações estatísticas e configurações padrão esteticamente agradáveis que podem ser facilmente personalizadas. 

Além disso, o Seaborn oferece vários tipos de gráficos especializados que não estão disponíveis no Matplotlib, como gráficos de violino e gráficos de enxame.

Seaborn vs. Pandas

O Pandas é uma biblioteca avançada de manipulação de dados em Python que oferece uma série de funcionalidades para você trabalhar com dados estruturados. Embora o Pandas ofereça recursos básicos de plotagem por meio do método DataFrame.plot(), o Seaborn oferece uma funcionalidade de visualização mais avançada, projetada especificamente para dados estatísticos. 

As funções do Seaborn são otimizadas para trabalhar com estruturas de dados do Pandas, facilitando a criação de uma ampla gama de visualizações informativas diretamente dos quadros de dados do Pandas. 

O Seaborn também oferece tipos de gráficos especializados, como grades de facetas e gráficos de pares, que não estão disponíveis no Pandas.

Seaborn vs. Plotly

O Plotly é uma biblioteca de visualização de dados baseada na Web que oferece visualizações de dados interativas e colaborativas. 

Enquanto o Seaborn se concentra principalmente na criação de visualizações estáticas, o Plotly oferece visualizações mais interativas e dinâmicas que podem ser usadas em aplicativos da Web ou compartilhadas on-line. O Plotly também oferece vários tipos de gráficos especializados que não estão disponíveis no Seaborn, como gráficos de contorno e gráficos de superfície 3D. 

No entanto, o Seaborn oferece uma sintaxe mais simples e uma personalização mais fácil para a criação de visualizações estáticas, o que o torna uma opção melhor para determinados tipos de projetos.

Conclusão

O Seaborn é uma biblioteca avançada de visualização de dados em Python que oferece uma interface intuitiva e fácil de usar para a criação de gráficos estatísticos informativos. Com sua vasta gama de ferramentas de visualização, o Seaborn permite que você explore e comunique de forma rápida e eficiente as percepções de conjuntos de dados complexos. 

De gráficos de dispersão e gráficos de linha a mapas de calor e grades de facetas, o Seaborn oferece uma ampla variedade de visualizações para atender a diferentes necessidades. Além disso, a capacidade do Seaborn de se integrar ao Pandas e ao Numpy faz dele uma ferramenta indispensável para analistas de dados e cientistas. 

Com este guia para iniciantes do Python Seaborn, você pode começar a explorar o mundo da visualização de dados e comunicar suas percepções de forma eficaz a um público mais amplo.

Se você quiser ampliar ainda mais seus conhecimentos sobre esse tópico, confira nossos cursos de Introdução à visualização de dados com Seaborn ou Visualização intermediária de dados com Seaborn. 

Ao longo desses cursos, você aprenderá a utilizar as ferramentas avançadas de visualização do Seaborn para analisar vários conjuntos de dados do mundo real, como a American Housing Survey, dados sobre mensalidades de faculdades e convidados do The Daily Show.

Você também pode conferir esta folha de dicas gratuitas do Seaborn: