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Monitorando horas de trabalho

Referente ao curso Praticando gráficos: distribuição com Seaborn, no capítulo Gráficos de distribuição e atividade Monitorando horas de trabalho

por Marcia Gabrielle Apolinario
| 207.1k xp | 291 posts
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_9.csv'
df = pd.read_csv(url)
df.head()
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,8))

ax = sns.violinplot(data = df, y = 'Horas de Trabalho Semanais',x = 'Setor', hue = 'Setor', palette = ['#FFA07A', '#d2b4de', '#a9dfbf'])
ax.set_title('Distribuição Das Horas De Trabalho Semanais', fontsize=18)
ax.set_ylabel('Horas De Trabalho Semanais', fontsize=12)
ax.set_xlabel('Setor', fontsize=12)
ax.set_ylim(10,70)

plt.tight_layout()
plt.show()

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1 resposta
por Daniel Nogueira
| 613.1k xp | 1122 posts
Alura Scuba Team Analista de Suporte Educacional

Bom dia, Márcia! Como está?

Incrível! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.

Notei que você utilizou o violinplot com a variável hue para segmentar os dados por setor, aplicou de forma eficaz o parâmetro palette para tornar a visualização mais intuitiva e compreendeu a importância do ajuste de ylim para focar nas faixas mais relevantes de horas semanais.

Um próximo passo interessante seria explorar o uso do parâmetro split=True para sobrepor as distribuições quando houver apenas duas categorias no hue. Veja o exemplo:

sns.violinplot(data=df, y='Horas de Trabalho Semanais', x='Setor', hue='Setor', palette='pastel', split=True)

Resultado: Violinplot com as distribuições sobrepostas lado a lado, facilitando a comparação entre os setores.

Isso permite visualizar as diferenças entre as categorias de forma mais compacta, o que pode ser muito útil para análises comparativas.

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