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  3. Introdução à Visualização de Dados com o Seaborn
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    Introdução ao Seaborn

    Gratuito

    O que é o Seaborn e quando deve ser utilizado? Neste capítulo, você vai descobrir! Além disso, você aprenderá a criar gráficos de dispersão e de contagem com listas de dados e DataFrames do pandas. Você também vai conhecer uma das grandes vantagens do uso do Seaborn: a possibilidade de adicionar facilmente uma terceira variável aos gráficos usando cores para representar diferentes subgrupos.

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    Visualização de duas variáveis quantitativas

    Neste capítulo, você vai criar e personalizar gráficos que visualizam a relação entre duas variáveis quantitativas. Para isso, vai utilizar gráficos de dispersão e gráficos de linhas para estudar como o nível de poluição do ar de uma cidade varia ao longo de um dia e como a potência está relacionada ao consumo de combustível de automóveis. Você também verá outra grande vantagem de usar o Seaborn: a capacidade de criar facilmente subgráficos em uma única figura!

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    Visualização de uma variável categórica e uma variável quantitativa

    As variáveis categóricas estão presentes em quase todos os conjuntos de dados, sobretudo em dados de pesquisas. Neste capítulo, você aprenderá a criar e personalizar gráficos categóricos, como diagramas em caixa, gráficos de barras, gráficos de contagem e gráficos de pontos. Durante o processo, você vai explorar dados de pesquisas com jovens sobre seus interesses, alunos sobre seus hábitos de estudo e homens adultos sobre seus sentimentos em relação à masculinidade.

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    Personalização de gráficos do Seaborn

    Neste capítulo final, você vai aprender a adicionar títulos de gráficos e rótulos de eixos informativos, que são uma das partes mais importantes de qualquer visualização de dados! Também vai aprender a personalizar o estilo das suas visualizações para orientar mais rapidamente o seu público para as principais conclusões. Depois, vai reunir tudo o que aprendeu nos exercícios finais do curso!

Initializing

Ejercicio

Como utilizar uma paleta personalizada

Até agora, analisamos vários aspectos do conjunto de dados de respostas a uma pesquisa com jovens, incluindo o uso da internet, a frequência com que escutam os pais e quantos relatam se sentir solitários. No entanto, algo que não fizemos foi um resumo básico do tipo de pessoas que responderam a essa pesquisa, incluindo idade e sexo. Apresentar esses resumos básicos sempre é uma boa prática ao lidar com um conjunto de dados desconhecido.

O código disponibilizado cria um diagrama em caixa mostrando a distribuição de idades de entrevistados do sexo masculino e feminino. Vamos ajustar o código para personalizar a aparência, desta vez usando uma paleta de cores personalizada.

Já importamos o Seaborn como sns e o matplotlib.pyplot como plt.

Instrucciones

100 XP
  • Defina o estilo como "darkgrid".
  • Defina uma paleta de cores personalizada com os códigos de cores hexadecimais "#39A7D0" e "#36ADA4".