Dicas

3 - DICA CIEDA #003 Gráfico de Barras Coloridas

Podemos criar gráficos de barras de diferentes formas, combinando diferentes pacotes.

Importamos os pacotes que serão utilizados.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Atribuimos na variável df o dataframe retornado pela função read_csv(), carregando o arquivo dados_paises.csv contendo os dados de emissão de carbono dos países relacionados.

csv = "dados_paises.csv"
df = pd.read_csv(csv,encoding="UTF-8")
print(df)

              País  Emissão  Porcentagem
0    África do Sul  433.250        4.830
1         Alemanha  709.540        7.910
2        Austrália  386.620        4.310
3           Brasil  427.710        4.768
4           Canadá  574.400        6.404
..             ...      ...          ...
8        Indonésia  583.110        6.501
9              Irã  629.290        7.016
10          Itália  324.850        3.622
11  Arábia Saudita  514.600        5.737
12          México  472.140        5.264

[13 rows x 3 columns]

Verificamos o tipo do dataframe.

print(type(df))

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

Atribuimos na variável df_paises a série no dataframe com os países.

df_paises = df["País"]
print(df_paises)

0      África do Sul
1           Alemanha
2          Austrália
3             Brasil
4             Canadá
           ...      
8          Indonésia
9                Irã
10            Itália
11    Arábia Saudita
12            México
Name: País, Length: 13, dtype: object

Verificamos o tipo da série.

print(type(df_paises))

<class 'pandas.core.series.Series'>

Atribuimos na variável df_emissoes a série no dataframe com as emissões dos países.

df_emissoes = df["Emissão"]
print(df_emissoes)

0    433.250
1    709.540
2    386.620
3    427.710
4    574.400
       ...  
8    583.110
9    629.290
10   324.850
11   514.600
12   472.140
Name: Emissão, Length: 13, dtype: float64

Observe os gráficos e analise os códigos.

Rode os códigos em sequência e plote os gráficos, no programa-interpretador do Python ou no Jupyter-Lab.

Baixe o arquivo-csv de países aqui

3.1 - Usando o Matplotlib

Podemos plotar gráficos de barras com a função bar() do módulo matplotlib.pyplot.

plt.figure(figsize=(12,10))
plt.bar(df_paises,df_emissoes)
plt.show()

3.2 - Usando o Seaborn

A seguir plotamos o gráfico de barras utilizando a função barplot() do Seaborn.

Os argumentos são:

• A série do Pandas da variável df_paises em x
• A série do Pandas da variável df_emissoes em y

plt.figure(figsize=(12,10))
sns.set_style("darkgrid")
g = sns.barplot(x=df_paises,y=df_emissoes)
plt.show()

A seguir plotamos o gráfico utilizando nos argumentos:

• O dataframe df do Pandas
• Os nomes das colunas País e Emissão usados para séries dos eixos x e y
• A paleta de cores viridis_r
• Os bilhetes (ticks) ajustados para serem impressos com uma inclinção de 55 graus

plt.figure(figsize=(12,10))
sns.set_style("darkgrid")
g = sns.barplot(
    data=df, 
    x="País", 
    y="Emissão",
    palette="viridis_r"
)
g.set_xticklabels(
    df_paises,
    rotation=55,
    fontdict={"fontsize":10}
)
plt.show()

Arduino

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Betobyte

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