Entendendo a distribuição de salários | Praticando gráficos: distribuição com Seaborn

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Gabriellemga/Praticando_Python/refs/heads/main/Dados_distribui%C3%A7%C3%A3o_seaborn/atividade_1.csv') df.head() fig, ax = plt.subplots(figsize = (8,6)) ax = sns.histplot(df['Salário Anual (R$)'], bins = 20, color = '#495057') fig.suptitle('Distribuição dos Sálarios Anuais', fontsize = 18, ha = 'right', x = 0.8) ax.set_ylabel('Frequência', fontsize = 12) ax.set_xlabel('Salário Anual (R$)', fontsize=12) plt.show()

Olá, Márcia! Como vai?

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Observei que você explorou o uso do sns.histplot para representar a distribuição dos salários e utilizou muito bem os parâmetros bins e color para controlar a granularidade e estética do gráfico.

Uma dica interessante para o futuro é usar kde=True no histplot para visualizar a densidade da distribuição. Dessa forma:

ax = sns.histplot(df['Salário Anual (R$)'], bins=20, kde=True, color='#495057')

Resultado: O gráfico exibirá uma curva de densidade suavizada sobre o histograma, facilitando a visualização da tendência da distribuição.

Isso faz com que a análise dos dados fique ainda mais intuitiva e informativa.

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

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