Aprenda Plotagem de Distribuições Cumulativas

Um ecdfplot representa a proporção ou contagem de observações que ficam abaixo de cada valor único em um conjunto de dados.

Em comparação com um histograma ou gráfico de densidade, possui uma vantagem significativa: cada observação é visualizada diretamente. Isso significa que não há intervalos a serem ajustados nem parâmetros de suavização que possam distorcer os dados. Muitas vezes, é considerado a forma mais "honesta" de visualizar uma distribuição.

Parâmetros Principais

Por padrão, o gráfico mostra a proporção (0 a 1) de dados menores que X. É possível alterar esse comportamento:

stat='count': em vez de uma porcentagem, o eixo Y mostra o número de observações;
complementary=True: inverte a lógica. Em vez de mostrar valores abaixo do limite, mostra valores acima dele. Isso é essencialmente uma "curva de sobrevivência" (por exemplo, "Quantos pinguins têm um bico maior que 50mm?").

Exemplo

Veja como complementary altera a visualização. A curva desce em vez de subir.


              1234567891011121314151617
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('penguins')

# Create a Complementary ECDF
# This answers: "How many penguins have a flipper length GREATER than X?"
sns.ecdfplot(
    data=df,
    x='flipper_length_mm',
    hue='species',
    stat='count',       # Show exact number of penguins
    complementary=True  # Curve descends from Total to 0
)

plt.show()

Tarefa

Swipe to start coding

Analise os comprimentos dos bicos dos pinguins para verificar quantos deles excedem determinado comprimento.

Importe pandas, seaborn e matplotlib.pyplot.
Leia o conjunto de dados dos pinguins.
Crie um gráfico ECDF:

Defina x como 'bill_length_mm'.
Agrupe por 'island' utilizando hue.
Ative o modo "survival" configurando complementary=True.
Exiba números absolutos configurando stat='count'.
Utilize a paleta 'mako'.
Utilize a variável df como fonte de dados.

Exiba o gráfico.

Solução

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Seção 1. Capítulo 7

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