Esta página tem atualizações constantes e reúne recursos diversos para jornalistas e para quem trabalha em comunicação com a linguagem de programação Python.

Análise e visualização

Seaborn – construído em cima do matplotlib, o Seaborn é uma dessas bibliotecas ubíquas para quem deseja analisar e visualizar dados dentro do Jupyter Notebook. A biblioteca e mantida como open source pelo cientista de dados Michael Waskom.

Dashboards

mercury – a função do mercury não é exatamente a construção de dashboards, mas transformar um notebook Jupyter em um aplicativo web, interativo e compartilhável. Bom para apresentações rápidas onde o usuário final já tenha algum conhecimento prévio de programação.

Plotly – com suporte para várias linguagens além do Python, como Julia, R e Javascript, o Plotly é certamente o conjunto de bibliotecas de visualização mais completo do mercado, mas requer uma certa dose de mão de obra.

Streamlit – atualmente, você não vai encontrar forma mais rápida de construir do zero um dashboard. A biblioteca em Python é fartamente documentada e possibilita a criação de um aplicativo web em questão de minutos. É nosso predileta por aqui, mas, como todas, tem suas limitações – como está em constante desenvolvimento por uma comunidade aguerrida, esses limites são menores a cada dia.

Obtenção de dados

ipeadatapy – com a biblioteca mantida pelo economista Luan Borelli, especializada em extrair dados do ipeadata via API, é possível obter dados macroeconômicos em séries históricas anuais, mensais e diárias, dados demográficos e geográficos regionais e sociais, como indicadores de distribuição de renda, pobreza, educação, saúde, previdência social e segurança pública.

Planilhas

Mito – para quem quer trabalhar interativamente com planilhas, o Mito é a escolha certa. Substitui fácil o Excell (para quem manja um pouco de programação) e facilita não apenas a manipulação dos dados como sua visualização.

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