<jupyter_start><jupyter_text>Agora que você está familiarizado com o ambiente de codificação, é hora de aprender a fazer seus próprios gráficos!Neste tutorial, você aprenderá Python apenas o suficiente para criar **gráficos de linhas** com aparência profissional. Então, no exercício a seguir, você colocará suas novas habilidades em prática com um conjunto de dados do mundo real.   Configure o seu notebookComeçamos configurando o ambiente de codificação. (*Este código está oculto, mas você pode revelá-lo clicando no botão "Código" imediatamente abaixo deste texto, à direita.*)<jupyter_code>import pandas as pd
pd.plotting.register_matplotlib_converters()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
print("Setup Complete")<jupyter_output>Setup Complete<jupyter_text>Selecione o datasetO conjunto de dados para este tutorial rastreia fluxos diários globais no serviço de streaming de música [Spotify](https://en.wikipedia.org/wiki/Spotify).  Nos concentramos em cinco canções populares de 2017 e 2018:1. "Shape of You", by <NAME> [(link)](https://bit.ly/2tmbfXp)2. "Despacito", by <NAME> [(link)](https://bit.ly/2vh7Uy6)3. "Something Just Like This", by The Chainsmokers and Coldplay [(link)](https://bit.ly/2OfSsKk)4. "HUMBLE.", by <NAME> [(link)](https://bit.ly/2YlhPw4)5. "Unforgettable", by French Montana [(link)](https://bit.ly/2oL7w8b)![tut1_spotify_head](https://i.imgur.com/GAGf6Td.png)Observe que a primeira data que aparece é 6 de janeiro de 2017, correspondendo à data de lançamento de "The Shape of You", de Ed Sheeran. E, usando a tabela, você pode ver que "The Shape of You" foi transmitido 12.287.078 vezes globalmente no dia de seu lançamento. Observe que as outras músicas têm valores ausentes na primeira linha, porque elas não foram lançadas até mais tarde! Carregando os dadosComo você aprendeu no tutorial anterior, carregamos o conjunto de dados usando o comando `pd.read_csv`.<jupyter_code># Caminho do arquivo para ler
spotify_filepath = "dataset/spotify.csv"

# Leia o arquivo em uma variável spotify_data
spotify_data = pd.read_csv(spotify_filepath, index_col='Date', parse_dates=True)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>O resultado final da execução de ambas as linhas de código acima é que agora podemos acessar o conjunto de dados usando `spotify_data`. Examinando os dadosPodemos imprimir as _primeiras_ cinco linhas do conjunto de dados usando o comando `head` que você aprendeu no tutorial anterior.<jupyter_code># Imprime as 5 primeiras linhas dos dados
spotify_data.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verifique agora se as cinco primeiras linhas correspondem à imagem do conjunto de dados (_de quando vimos como seria no Excel_) acima.> Entradas vazias aparecerão como `NaN`, que é uma abreviação de" Not a Number ".Também podemos dar uma olhada nas _últimas_ cinco linhas dos dados fazendo apenas uma pequena mudança (onde `.head ()` se torna `.tail ()`):<jupyter_code># Imprime as últimas cinco linhas de dados
spotify_data.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Felizmente, tudo parece certo, com milhões de streams globais diários para cada música, e podemos continuar a traçar os dados! Plotar os dadosAgora que o conjunto de dados está carregado no notebook, precisamos apenas de uma linha de código para fazer um gráfico de linha!<jupyter_code># Gráfico de linha mostrando streams globais diários de cada música
sns.lineplot(data=spotify_data)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Como você pode ver acima, a linha de código é relativamente curta e tem dois componentes principais:- `sns.lineplot` diz ao notebook que queremos criar um gráfico de linha.  - _Todo comando que você aprender neste curso começará com `sns`, o que indica que o comando vem do pacote [seaborn] (https://seaborn.pydata.org/). Por exemplo, usamos `sns.lineplot` para fazer gráficos de linhas. Em breve, você aprenderá que usamos `sns.barplot` e` sns.heatmap` para fazer gráficos de barras e mapas de calor, respectivamente._- `data = spotify_data` seleciona os dados que serão usados para criar o gráfico.Observe que você sempre usará esse mesmo formato ao criar um gráfico de linha e **_a única coisa que muda com um novo conjunto de dados é o nome do conjunto de dados_**. Portanto, se você estivesse trabalhando com um conjunto de dados diferente chamado `financial_data`, por exemplo, a linha de código apareceria da seguinte forma:```sns.lineplot(data=financial_data)```Às vezes, há detalhes adicionais que gostaríamos de modificar, como o tamanho da figura e o título do gráfico. Cada uma dessas opções pode ser facilmente definida com uma única linha de código.<jupyter_code># Defina a largura e altura da figura
plt.figure(figsize=(14,6))

# Adicione o título
plt.title("Daily Global Streams of Popular Songs in 2017-2018")

# Gráfico de linha mostrando streams globais diários de cada música 
sns.lineplot(data=spotify_data)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>A primeira linha de código define o tamanho da figura em `14` polegadas (em largura) por` 6` polegadas (em altura). Para definir o tamanho de _qualquer figura_, você só precisa copiar a mesma linha de código que aparece. Então, se você quiser usar um tamanho personalizado, altere os valores fornecidos de `14` e` 6` para a largura e altura desejadas.A segunda linha de código define o título da figura. Observe que o título deve *sempre* ser colocado entre aspas (`" ... "`)! Plotar um subconjunto dos dadosAté agora, você aprendeu como plotar uma linha para _cada_ coluna no conjunto de dados. Nesta seção, você aprenderá como plotar um _subconjunto_ das colunas.Começaremos imprimindo os nomes de todas as colunas. Isso é feito com uma linha de código e pode ser adaptado para qualquer conjunto de dados apenas trocando o nome do conjunto de dados (neste caso, `spotify_data`).<jupyter_code>list(spotify_data.columns)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Na próxima célula de código, representamos as linhas correspondentes às duas primeiras colunas do conjunto de dados.<jupyter_code># Defina a largura e altura da figura
plt.figure(figsize=(14,6))

# Adicione um título
plt.title("Daily Global Streams of Popular Songs in 2017-2018")

# Gráfico de linhas mostrando fluxos globais diários de'Shape of You'
sns.lineplot(data=spotify_data['Shape of You'], label="Shape of You")

# Gráfico de linhas mostrando fluxos globais diários de'Despacito'
sns.lineplot(data=spotify_data['Despacito'], label="Despacito")

# Adicionar rótulo para eixo horizontal
plt.xlabel("Date")<jupyter_output><empty_output>
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