1. Exportando gráficos interativos do Plotly
Parabéns a todos os entusiastas de visualização de dados e os artistas de gráficos por chegarem à nossa última aula sobre visualização de dados. Hoje vamos finalizar nossa jornada de criação de gráficos bonitos e informativos aprendendo a exportá-los corretamente e integrá-los em documentos. Se antes você tinha dúvidas sobre como impressionar seu chefe, não apenas com uma análise bem feita, mas também mostrando que seus gráficos podem ser inseridos não apenas em PowerPoint, mas também em páginas HTML, então hoje é seu dia de sorte!
Principais formatos de exportação no Plotly
O Plotly suporta vários formatos de exportação:
- HTML — para criar gráficos interativos que podem ser abertos em navegadores.
- PNG, JPG, PDF, SVG — para criar imagens estáticas de alta qualidade.
- JSON — para armazenar gráficos como estruturas JSON, o que é útil para transferir dados entre sistemas.
Modos de exportação
Vamos começar com a estrela do momento — o Plotly. Essa biblioteca é famosa por sua interatividade e pela capacidade de criar gráficos dinâmicos. Mas como compartilhar esses gráficos com o mundo sem passar seu notebook com Python instalado para todo mundo?
O Plotly permite exportar gráficos em HTML. Isso significa que você pode enviar um arquivo HTML e seus colegas ou clientes poderão interagir com o gráfico diretamente no navegador. A exportação é feita usando o método plotly.io.write_html. Por exemplo:
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
# Criando um gráfico interativo simples
df = px.data.iris() # Dataset irises
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
# Exportando o gráfico para HTML
pio.write_html(fig, file='grafico.html', auto_open=True)
O parâmetro auto_open=True abre o arquivo no navegador logo após ser salvo - muito útil se você estiver ansioso para mostrar seu trabalho aos colegas ou quiser garantir que tudo foi salvo corretamente.
Exportando para outros formatos
O Plotly também permite exportar para formatos de imagem, como PNG, JPEG e SVG. Para isso, usamos o método plotly.io.write_image. Aqui, precisaremos de uma biblioteca adicional chamada kaleido para renderização de imagens:
pip install -U kaleidoAgora vamos exportar o gráfico:
# Exportando o gráfico para PNG
pio.write_image(fig, file='grafico.png')
# Exportando o gráfico para JPG
pio.write_image(fig, file='grafico.jpg', width=800, height=400, scale=2)
2. Incluindo gráficos em relatórios
Os gráficos exportados podem se tornar parte essencial dos seus relatórios analíticos. Por exemplo, gráficos exportados em HTML podem ser facilmente inseridos em um relatório que você planeja apresentar em um webinar ou carregar em um portal corporativo.
Inserindo gráficos em documentos Word e PDF
Para integrar gráficos em documentos Microsoft Word ou PDF, basta salvar o gráfico em formato PNG ou JPG e inseri-lo como uma imagem. O arquivo pode ser arrastado diretamente para o documento ou usar funções integradas dos editores de Word e PDF para inserção de imagens.
fig.write_image("grafico_vendas.pdf")
O formato PDF é ideal para impressão e para distribuir gráficos com alta qualidade. Ao exportar gráficos do Plotly para PDF usando kaleido, basta especificar o formato do arquivo.
Incluindo gráficos interativos em documentos web
Gráficos interativos do Plotly no formato HTML podem ser incorporados em páginas web. Isso é especialmente útil para relatórios online e documentação web. Para incluir o gráfico, você pode usar um link para o arquivo HTML ou incorporar o código HTML diretamente na página web.
Para incluir gráficos interativos, use um iframe em sua página HTML:
<iframe src="grafico.html" width="800" height="600"></iframe>
Assim, o gráfico será incorporado à sua página e estará disponível para interação.
Exportando gráficos em JSON
O formato JSON é ideal para armazenar gráficos como dados que podem ser transferidos entre sistemas ou armazenados para futuras edições. Um arquivo JSON pode ser importado de volta no Plotly para visualização.
# Salvando o gráfico em JSON
fig.write_json("grafico_vendas.json")
Escolhendo formatos e parâmetros para diferentes tipos de relatórios
- Para impressão e publicações: Use o formato PNG ou PDF em alta resolução (
dpi=300) para que as imagens permaneçam claras e nítidas. - Para documentos web e apresentações: Os formatos PNG e SVG são ideais para documentos web. SVG é útil para gráficos escaláveis que não perdem qualidade ao aumentar o tamanho.
- Para relatórios interativos: Salve gráficos interativos do Plotly no formato HTML e incorpore-os em páginas web ou documentos online.
3. Exemplo
Agora, para fixar o aprendizado, vamos criar um gráfico interativo, exportá-lo e integrá-lo em um documento HTML simples.
Criando o gráfico:
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
df = px.data.tips()
fig = px.bar(df, x='day', y='total_bill', color='sex', barmode='group')
pio.write_html(fig, file='grafico_tips.html', auto_open=True)
Criando o documento HTML com o gráfico:
Salve o seguinte código como index.html:
<!DOCTYPE html>
<html lang="pt-BR">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Relatório de gorjetas</title>
</head>
<body>
<h1>Análise de Gorjetas por Dia da Semana</h1>
<p>Abaixo está um gráfico interativo que mostra as gorjetas totais dependendo do dia da semana e do sexo.</p>
<iframe src="grafico_tips.html" width="900" height="500" frameBorder="0"></iframe>
</body>
</html>
Visualizando o documento:
Abra o arquivo index.html no navegador e aprecie o resultado! Você acabou de criar um relatório que pode ser enviado aos seus colegas ou publicado na internet.
Gráficos interativos são não apenas bonitos, mas também úteis para uma análise detalhada dos dados e apresentação de resultados. Com eles, seus relatórios serão muito mais impressionantes e funcionais.
Para concluir nosso estudo sobre Plotly e Matplotlib, vale lembrar que uma boa apresentação da informação é quase uma arte. Use o que aprendeu para fazer seus dados se destacarem e trazerem o máximo de valor. Boa sorte na criação de suas próprias obras de arte na visualização de dados!
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