Este exercício faz parte do curso
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.
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!
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.
Exercício atual
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!