Solucionado
Olá, na aula o professor utiliza a função Distplot, porém o Python lança o seguinte aviso:
FutureWarning: distplot is a deprecated function and will be removed in a future version. Please adapt your code to use either displot (a figure-level function with similar flexibility) or histplot (an axes-level function for histograms).
Entretanto ao usar histplot ou displot, o gráfico não fica do mesmo jeito.
Como que devemos adaptar o código para ter um gráfico semelhante sem usar o Distplot?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá, João, tudo bem?
Que legal que está buscando compreender como atingir resultados semelhantes com outras funções. Vou explicar um pouco sobre como chegar a um resultado próximo ao distplot usando o histplot, belezinha?
Primeiramente, vamos usar como exemplo a avaliação da variável renda até 20.000 reais, como desenvolvido pelo professor. Usando o distplot, que gera o warning, percebemos que o nosso código seguiu desta forma:
ax = sns.distplot(dados.query('Renda < 20000').Renda)
ax.figure.set_size_inches(12, 6)
axEm que o gráfico resultante foi:
A função histplot é responsável por gerar histogramas para demonstrar a distribuição de uma dada variável num DataFrame.
Um histograma é uma ferramenta visual clássica que apresenta a distribuição de nossos dados contando o número de observações presentes dentro de certos intervalos (bins).
Como no nosso caso queremos normalizar os nossos dados para apresentarmos a densidade deles (área total do histograma igual a 1), utilizaremos o parâmetro estatístico de densidade (stat = "density") .
O parâmetro kde=True serve para gerarmos a curva gaussiana estimada que representa a distribuição dos nossos dados. É a partir dessa curva que iremos observar e verificar a sua simetria/assimetria de acordo com a abordagem do professor nesse curso.
Assim, um código adaptado possível para usar o histplot no lugar do distplot seria:
# Método Histplot
#
# Parâmetros: stat = estatística agregada a função --> "density" (densidade) o padrão é "count" (contagem)
# element = modo de exibição dos elementos (bins) --> "step" (degraus) o padrão é "bars" (barras)
# bins = número de intervalos desejados --> o padrão é "auto"
# kde = curva que caracteriza a distribuição --> o padrão é False
# color = cor dos dados(hexadecimal ou seguindo a biblioteca matplotlib)
# lw = espessura da linha dos intervalos (zerei para não ter espessura)
ax = sns.histplot(dados.query('Renda < 20000').Renda, stat="density", element="step", bins=50, kde=True, color='#74acd4', lw=0)
ax.figure.set_size_inches(12, 6)
axO gráfico gerado a partir desse código é:
Sinta-se livre para modificar os parâmetros e testar diferentes configurações para experimentar essa função e suas potencialidades.
Aconselhamos também dar uma lida na documentação do histplot da biblioteca seaborn para possíveis consultas e testes.
Espero ter ajudado e qualquer dúvida é só chamar!
Forte abraço!
Olá Afonso! Muito obrigado pela resposta, foi uma ótima explicação!
Eu estava pensando que seria necessário mudar algo dos dados em si, e não prestei atenção em trabalhar com os parâmetros.