Aprenda Gráfico Conjunto | Visualização com Seaborn

Definição

Joint plot é um gráfico bastante único, pois combina vários tipos de gráficos. É um gráfico que mostra a relação entre duas variáveis juntamente com suas distribuições individuais.

Basicamente, ele possui três elementos por padrão:

Histograma na parte superior, que representa a distribuição de uma variável;
Histograma à direita, que representa a distribuição de outra variável;
Gráfico de dispersão no centro, que mostra a relação entre essas duas variáveis.

Aqui está um exemplo de joint plot:

Dados para o Joint Plot

O seaborn possui a função jointplot(), que, de forma semelhante às funções countplot() e kdeplot(), possui três parâmetros mais importantes:

data;
x;
y.

Os parâmetros x e y especificam as variáveis a serem plotadas, que correspondem aos histogramas à direita e no topo. Esses parâmetros podem ser objetos semelhantes a arrays ou nomes de colunas quando o parâmetro data é um DataFrame.


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width")
plt.show()

O exemplo inicial foi recriado atribuindo um DataFrame ao parâmetro data e especificando nomes de colunas para x e y.

Gráfico no Centro

Outro parâmetro bastante útil é kind, que especifica o gráfico exibido no centro. O valor padrão é 'scatter'. Aqui estão outros tipos de gráficos possíveis: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'. Sinta-se à vontade para experimentar diferentes tipos de gráficos:


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width", kind='reg')
plt.show()

Tipos de Gráficos

Embora o gráfico de dispersão seja a escolha mais comum para o gráfico central, existem várias outras opções disponíveis:

reg: Adiciona um ajuste de regressão linear ao gráfico de dispersão, útil para verificar a correlação entre variáveis;
resid: Exibe os resíduos de uma regressão linear;
hist: Mostra um histograma bivariado para duas variáveis;
kde: Cria um gráfico KDE;
hex: Produz um gráfico hexbin, onde células hexagonais substituem pontos individuais e a cor indica a densidade dos dados.

Estude Mais

Como de costume, é possível explorar mais opções e parâmetros na documentação do jointplot().

Além disso, vale a pena explorar os seguintes tópicos:
documentação do residplot();
Exemplo de histograma bivariado;
Exemplo de gráfico hexbin.

Tarefa

Swipe to start coding

Utilize a função correta para criar um joint plot.
Utilize weather_df como o conjunto de dados para o gráfico (primeiro argumento).
Defina a coluna 'Boston' como variável do eixo x (segundo argumento).
Defina a coluna 'Seattle' como variável do eixo y (terceiro argumento).
Configure o gráfico central para exibir uma linha de regressão (argumento mais à direita).

Solução

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Seção 5. Capítulo 5

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Suggested prompts:

What are the differences between the various `kind` options in `jointplot()`?

Can you explain when to use each type of plot in the middle?

How can I customize the appearance of the joint plot further?

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