Quem nunca precisou inserir um gráfico para uma apresentação importante? um gráfico personalizado sem recorrer ao Excel?!?! Esse tutorial é dedicado especialmente para meus amigos Geólogos e para todos que se interessem por programação, preparei um tutorial simples para dar aquele tcham!

Primeiramente, recomendo para aqueles que não estão familiarizados ao ambiente de programação que usem o Google Colab. Esta ferramenta já possui a linguagem Python instalada e as bibliotecas necessárias para começarmms. Não precisa instalar nada em sua máquina.

Clica aqui e selecione a opção “New Notebook”

Sem “embromation” fiz uma breve pesquisa sobre os maiores países produtores de Ferro. A referência é do United States Geological Survey. Dados Minerals Yearbook 2012 (tá desatualizado mas vamos usar essa informação para plotar as informações, ok!?!?).

O primeiro passo, será chamar as bibliotecas da funções responsáveis pela manipulação dos dados (Pandas) e plotagem do dado (Matplotlib). Para facilitar o código, vou atribuir um álias (um apelido) a estas funções “pd” e “plt” respectivamente.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Agora a criação dos dados . Criaremos um dado estruturado em países versus a produção de Fe (Ferro). Este será nosso Data Frame:

country=['China','Austrália','Brasil','Índia','Rússia','Ucrânia','África do Sul','EUA','Canadá','Irã']
prod_mundial=[44.71,17.78,13.59,4.9,3.58,2.8,2.15,1.84,1.35,1.26]

Agora que temos o nossos eixos X (prod_mundial) e Y (country), vamos plotar da maneira mais simples possível.

plt.bar(country,prod_mundial,color='green',linewidth=0.7, edgecolor='black')
plt.title("Maiores países produtores de Fe")

Ainda podemos melhorar muitos aspectos desse gráfico. Vamos trabalhar em alguns deles por partes.

Primeiramente as barras

Vamos mudar a cor das barras (color=’green’), espessura do delineado delas (linewidth=0.7), cor do delineado (edgecolor=’black’), alinhamento das barras (align=’center’) e por último a orientação do gráfico (orientation=’vertical’ ou ‘horizontal’).

plt.bar(country,prod_mundial,color='green', linewidth=0.7,edgecolor='black',align='center',orientation='vertical')

Para as barras existem diversas edições que podemos fazer. Mas, vamos seguir a diante com o nosso gráfico….

Editando o título

Vamos alterar a fonte do título (fontname=’Marlett), o estilo da fonte para o negrito (fontweight=’bold’) e o seu tamanho (fontsize=15). Essa será simples!

plt.bar(country,prod_mundial,color='green', linewidth=0.7,edgecolor='black',align='center',orientation='vertical')
plt.title("Maiores países produtores de Fe", fontname='Marlett', fontsize=15, fontweight='bold')

Editando os eixos

Aqui podemos fazer primeiramente as modificações no eixo Y. Vamos adicionar o nome do eixo, alterar tamanho (fontsize) e tipo da fonte (fontname). As duas últimas características nos já vimos anteriormente. Então nosso gráfico fica até agora:

plt.bar(country,prod_mundial,color='green', linewidth=0.7,edgecolor='black',align='center',orientation='vertical')
plt.title("Maiores países produtores de Fe", fontname='Marlett', fontsize=15, fontweight='bold')
plt.ylabel("Produção em %",fontname='Marlett', fontsize=12)

Agora vamos ajustar o eixo X. Podemos rotacionar os valores (países produtores) do eixo X que são mencionados como ticks. E ainda falta denominar o eixo X como “Países produtores” é o xlabel.

Vamos rotacional o ticks e adicionar o nome do eixo X! Vamos ver no código:

plt.bar(country,prod_mundial,color='green', linewidth=0.7,edgecolor='black',align='center',orientation='vertical')
plt.title("Maiores países produtores de Fe", fontname='Marlett', fontsize=15, fontweight='bold')
plt.ylabel("Produção em %",fontname='Marlett', fontsize=12)
plt.xlabel("Paises produtores",fontname='Marlett'fontsize=14)
plt.xticks(rotation=45,fontsize=14)

Espero que tenha ajudado. É claro que existem várias bibliotecas além do Matplotlib um exemplo delas é a Seaborn. Uma forma de aprender a construir gráficos diversos é praticando a situações diversas. Vamos praticar outros tipos de gráficos nas próximas publicações. Bons estudos!