O Seaborn pode ser usado para realizar cálculos em dados, como média ou desvio padrão?
Seaborn é principalmente uma biblioteca de visualização de dados e não fornece métodos diretos para realizar cálculos em dados, como cálculo de média ou desvio padrão. No entanto, Seaborn funciona perfeitamente com a biblioteca pandas, que é uma poderosa biblioteca de manipulação de dados em Python. Você pode usar o pandas para realizar cálculos em seus dados e, em seguida, usar o Seaborn para visualizar os resultados calculados.
A média é uma medida estatística que representa o valor médio de um conjunto de números. É calculado somando todos os números do conjunto e depois dividindo a soma pela contagem total de números.
Desvio padrão é uma medida estatística que quantifica a quantidade de dispersão ou variabilidade em um conjunto de valores.
Ao combinar os recursos de manipulação de dados do pandas para realizar cálculos em nossos dados com os recursos de visualização do Seaborn, podemos obter insights de nossos dados e comunicar efetivamente nossas descobertas por meio de visualizações.
Aqui está uma explicação detalhada de como usar o Seaborn em combinação com o pandas para realizar cálculos em dados.
Importe as bibliotecas necessárias
Primeiro, importe todas as bibliotecas necessárias, como seaborn e pandas, no ambiente python.
import seaborn as sns
import pandas as pd
Carregue seus dados em um DataFrame do pandas
Em seguida, temos que carregar o conjunto de dados usando a função read_csv() na biblioteca pandas.
df = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/netj/8836201/raw/6f9306ad21398ea43cba4f7d537619d0e07d5ae3/iris.csv")
Faça cálculos usando pandas
Pandas fornece vários métodos e funções para realizar cálculos em dados. Aqui estão alguns exemplos de cálculos comuns que podemos realizar usando pandas
Calcular a média de uma coluna
Para calcular a média de uma coluna específica, temos a função mean() na biblioteca pandas.
Exemplo
mean_value = df['petal.width'].mean()
print("The mean of the petal.width column:",mean_value)
Saída
The mean of the petal.width column: 1.199333333333334
Calcular o desvio padrão de uma coluna
Para calcular o desvio padrão de uma coluna temos a função chamada função std() na biblioteca pandas.
Exemplo
std_value = df['petal.width'].std()
print("The standard deviation of the petal.width column:",std_value)
Saída
The standard deviation of the petal.width column: 0.7622376689603465
Calcular a soma de uma coluna
Temos a função no pandas chamada sum() que é usada para calcular a soma da coluna.
sum_value = df['petal.width'].sum()
print("The sum of the petal.width column:",sum_value)
Os itens acima são apenas alguns exemplos de que o pandas fornece uma ampla gama de métodos para realizar cálculos, incluindo agregações, funções estatísticas e muito mais.
Visualize os resultados calculados usando Seaborn
Depois de realizarmos os cálculos em nossos dados usando pandas, podemos usar o Seaborn para visualizar os resultados calculados. Seaborn fornece uma ampla gama de funções de plotagem que aceitam objetos Pandas Series ou DataFrame como entrada.
Podemos usar várias outras funções de plotagem do Seaborn para visualizar nossos resultados calculados, como box plots, violin plots, point plots e muito mais. Seaborn oferece inúmeras opções de personalização para aprimorar a representação visual de nossos dados.
Exemplo
Neste exemplo, usamos a função 'barplot()' do Seaborn para criar um gráfico de barras do valor médio. O parâmetro 'x' representa os rótulos do eixo x e o parâmetro 'y' representa o valor médio calculado.
#Create a bar plot of the mean values
sns.barplot(x=['mean'], y=[mean_value])
Saída
Nota
Embora o próprio Seaborn não forneça métodos de cálculo diretos, ele aproveita o poder dos pandas para manipulação de dados e cálculos. Portanto, é importante ter um bom conhecimento do pandas e de suas funcionalidades para realizar cálculos avançados em nossos dados antes de visualizá-los usando o Seaborn.