Aprenda Visualizando Histogramas

O histplot (gráfico de histograma) é uma ferramenta clássica que representa a distribuição de uma ou mais variáveis contando o número de observações que se enquadram em intervalos discretos. Ele auxilia a responder perguntas como: "Qual é o valor mais comum?", "Os dados são simétricos?" ou "Existem valores atípicos?".

Personalizando o Histograma

Por padrão, o histplot desenha barras e contabiliza o número de ocorrências. No entanto, é possível personalizá-lo para revelar mais informações.

1. Alterando a Estatística (`stat`)

Em vez de uma simples contagem, é possível calcular a densidade. Isso é útil ao comparar grupos de tamanhos diferentes, pois normaliza a área sob a curva para 1.

stat='density'

2. Estilo Visual (`element`)

Ao plotar múltiplos grupos usando hue, barras padrão podem ficar sobrecarregadas. Utilizar um gráfico de etapas cria um contorno, facilitando a visualização de sobreposições.

element='step'

3. Largura dos Bins (`binwidth`)

O tamanho dos intervalos determina o nível de detalhe exibido.

binwidth=1

Exemplo: a seguir, veja como combinar esses parâmetros para criar um gráfico de densidade preenchido em etapas:


              1234567891011121314151617
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading dataset
data = sns.load_dataset('penguins')

# Creating a customized histplot
sns.histplot(
    data=data,
    x='bill_length_mm',
    hue='species',      # Color by species
    element='step',     # Use step lines instead of bars
    stat='density',     # Show density instead of count
    common_norm=False   # Normalize each group separately
)

plt.show()

Tarefa

Swipe to start coding

Criação de uma visualização clara dos comprimentos dos bicos dos pinguins:

Inicializar um histplot utilizando o dataframe df.
Definir x como 'bill_length_mm'.
Agrupar os dados por 'island' utilizando o parâmetro hue.
Alterar o estilo visual para 'step' utilizando o parâmetro element.
Modificar o eixo Y para representar 'density' utilizando o parâmetro stat.
Definir binwidth como 1 e utilizar a paleta 'flare'.
Exibir o gráfico.

Solução

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 4

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Por padrão, o histplot desenha barras e contabiliza o número de ocorrências. No entanto, é possível personalizá-lo para revelar mais informações.

1. Alterando a Estatística (`stat`)

Em vez de uma simples contagem, é possível calcular a densidade. Isso é útil ao comparar grupos de tamanhos diferentes, pois normaliza a área sob a curva para 1.

stat='density'

2. Estilo Visual (`element`)

Ao plotar múltiplos grupos usando hue, barras padrão podem ficar sobrecarregadas. Utilizar um gráfico de etapas cria um contorno, facilitando a visualização de sobreposições.

element='step'

3. Largura dos Bins (`binwidth`)

O tamanho dos intervalos determina o nível de detalhe exibido.

binwidth=1

Exemplo: a seguir, veja como combinar esses parâmetros para criar um gráfico de densidade preenchido em etapas:


              1234567891011121314151617
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading dataset
data = sns.load_dataset('penguins')

# Creating a customized histplot
sns.histplot(
    data=data,
    x='bill_length_mm',
    hue='species',      # Color by species
    element='step',     # Use step lines instead of bars
    stat='density',     # Show density instead of count
    common_norm=False   # Normalize each group separately
)

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Inicializar um histplot utilizando o dataframe df.
Definir x como 'bill_length_mm'.
Agrupar os dados por 'island' utilizando o parâmetro hue.
Alterar o estilo visual para 'step' utilizando o parâmetro element.
Modificar o eixo Y para representar 'density' utilizando o parâmetro stat.
Definir binwidth como 1 e utilizar a paleta 'flare'.
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1. Alterando a Estatística (stat)

2. Estilo Visual (element)

3. Largura dos Bins (binwidth)

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1. Alterando a Estatística (stat)

2. Estilo Visual (element)

3. Largura dos Bins (binwidth)

Solução

1. Alterando a Estatística (`stat`)

2. Estilo Visual (`element`)

3. Largura dos Bins (`binwidth`)

1. Alterando a Estatística (`stat`)

2. Estilo Visual (`element`)

3. Largura dos Bins (`binwidth`)