Estudando medidas de pressão arterial | Praticando gráficos: distribuição com Seaborn

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt url = 'https://raw.githubusercontent.com/Gabriellemga/Praticando_Python/refs/heads/main/Dados_distribui%C3%A7%C3%A3o_seaborn/atividade_4.csv' df = pd.read_csv(url) df.head() fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,8)) ax = sns.kdeplot(data = df, x = 'Pressão Sistólica (mmHg)', color = '#4c956c', fill = True) ax.set_title('Distribuição da Pressão Arterial Sistólica (Assimétrica)', fontsize = 16, pad = 20) ax.set_xlabel('Pressão Sistólica (mmHg)', fontsize = 12) ax.set_ylabel('Densidade', fontsize = 12) plt.show()

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Você soube aplicar o sns.kdeplot para representar distribuições de forma eficiente, aproveitou bem o argumento fill=True para destacar visualmente a densidade da curva e entendeu como o color é essencial para tornar o gráfico mais informativo e agradável visualmente.

Permaneça postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.

Como dica adicional, experimente utilizar o argumento bw_adjust quando precisar suavizar ou detalhar mais a curva de densidade. Assim:

sns.kdeplot(data=df, x='Pressão Sistólica (mmHg)', fill=True, bw_adjust=0.5, color='#4c956c')

Com isso, você poderá ajustar a suavidade da curva conforme a necessidade da análise.

Para saber mais:

Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:

[Documentação] - seaborn.kdeplot

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