Corrigindo erros inesperados de plotagem no Altair para visualizações Python

Solução de problemas de exibição de plotagem no Altair

Altair é uma biblioteca de visualização declarativa popular em Python, especialmente conhecida por seu código conciso e elegante. No entanto, mesmo com os conjuntos de dados mais simples, podem ocorrer erros, levando a problemas inesperados de exibição. Um desses problemas envolve a plotagem de dados geoespaciais usando valores aleatórios de latitude e longitude.

Neste artigo, exploraremos um problema específico encontrado ao traçar uma visualização semelhante a um mapa no Altair. Embora o código pareça correto, a saída no VSCode produz um erro estranho que é difícil de solucionar. O objetivo é entender por que isso acontece e como resolver.

O conjunto de dados usado inclui coordenadas de latitude e longitude, juntamente com informações adicionais, como o mês e a contagem de vouchers. Embora os dados pareçam estar bem estruturados, o gráfico é renderizado incorretamente, apesar de usar parâmetros aparentemente apropriados. Isso cria um obstáculo para os usuários que tentam visualizar os dados de maneira adequada.

Por meio de uma análise detalhada do código e dos tipos de dados envolvidos, identificaremos a causa raiz do erro e forneceremos orientação passo a passo sobre como corrigir esse problema de plotagem do Altair. Quer você seja novo na visualização de dados ou seja um usuário experiente, este guia o ajudará a evitar armadilhas comuns.

Compreendendo e solucionando erros de plotagem do Altair

No exemplo acima, estamos usando Altair para plotar pontos de dados geoespaciais em uma visualização semelhante a um mapa, usando valores de latitude e longitude gerados aleatoriamente. O objetivo principal desta visualização é mostrar os vouchers distribuídos em diferentes meses, utilizando vários parâmetros como o tamanho dos marcadores para representar o número de vouchers. Um dos principais desafios enfrentados ao traçar esses dados é garantir que os pontos sobrepostos (para latitudes e longitudes próximas) não sobrecarreguem o gráfico, e é por isso que a instabilidade é introduzida.

O script começa gerando dados aleatórios de latitude e longitude usando entorpecidofunções de números aleatórios. Estas funções simulam dados geográficos e, em conjunto com pandas, esses dados são organizados em um DataFrame para facilitar o manuseio. Usando mark_circle() no Altair, cada ponto de dados é representado visualmente como um círculo no mapa. Os círculos são dimensionados usando o alt.Tamanho() codificação, que os dimensiona de acordo com o número de vouchers por local, ajudando o visualizador a interpretar facilmente a quantidade associada a cada ponto de dados.

Um problema comum, porém, é que pontos de dados com coordenadas muito próximas ou idênticas podem se sobrepor, tornando a visualização menos clara. Para resolver isso, a segunda abordagem introduz jitter, onde um pequeno deslocamento aleatório é aplicado aos valores de latitude e longitude. Isso torna cada ponto ligeiramente diferente e ajuda a evitar sobreposições. Ao adicionar os valores irregulares como novos campos no DataFrame, o Altair pode plotar essas coordenadas alteradas em vez das originais, garantindo uma visualização mais legível sem sacrificar a precisão dos dados.

O script também incorpora testes de unidade usando o teste unitário biblioteca para verificar a funcionalidade do código de plotagem. O caso de teste verifica se o gráfico Altair está instanciado corretamente e se a lógica de jitter funciona conforme o esperado. Esta combinação de visualização e teste garante que a solução não seja apenas visualmente eficaz, mas também confiável e de fácil manutenção no longo prazo. Adicionando dicas de ferramentas ao gráfico melhora ainda mais a usabilidade, fornecendo informações detalhadas sobre cada ponto ao passar o mouse, oferecendo aos usuários uma maneira rápida de inspecionar os dados subjacentes.

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
# Generate random data for plottinglats = np.random.uniform(51.5, 51.6, 100)
lons = np.random.uniform(-0.1, 0.1, 100)
months = np.arange(1, 13)
vouchers = np.random.randint(1, 100, 100)
# Create DataFrametest_df = pd.DataFrame({'lat': lats, 'lon': lons, 'month': np.random.choice(months, 100), 'vouchers': vouchers})
# Plot using Altair with correct encodingchart = alt.Chart(test_df).mark_circle().encode(
    longitude='lon:Q',
    latitude='lat:Q',
    size='vouchers:Q',
    color='month:N',
    tooltip=['lat', 'lon', 'vouchers']
)
chart.show()

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
# Adding jitter to avoid overlapping points
test_df['lat_jittered'] = test_df['lat'] + np.random.uniform(-0.001, 0.001, len(test_df))
test_df['lon_jittered'] = test_df['lon'] + np.random.uniform(-0.001, 0.001, len(test_df))
# Plot with jittered coordinateschart_jittered = alt.Chart(test_df).mark_circle().encode(
    longitude='lon_jittered:Q',
    latitude='lat_jittered:Q',
    size=alt.Size('vouchers:Q', scale=alt.Scale(range=[0, 1000]), legend=None),
    color=alt.value('blue'),
    tooltip=['lat_jittered', 'lon_jittered', 'vouchers']
)
chart_jittered.show()

import unittest
import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
class TestAltairPlots(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.test_df = pd.DataFrame({'lat': np.random.uniform(51.5, 51.6, 100),
                                     'lon': np.random.uniform(-0.1, 0.1, 100),
                                     'vouchers': np.random.randint(1, 100, 100)})
    def test_plot_creation(self):
        chart = alt.Chart(self.test_df).mark_circle().encode(
            longitude='lon:Q', latitude='lat:Q', size='vouchers:Q')
        self.assertTrue(chart is not None)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Explorando a flexibilidade do Altair na visualização de dados

Um aspecto importante do trabalho com o Altair é sua capacidade de lidar perfeitamente com conjuntos de dados complexos, ao mesmo tempo que mantém uma abordagem simples e declarativa para a visualização de dados. Altaïr usa o Vega Lite gramática, que permite aos usuários criar visualizações interativas mapeando campos de dados para propriedades visuais como cor, tamanho e forma. Isso torna o Altair uma ferramenta poderosa para gerar rapidamente visualizações criteriosas a partir de dados brutos, especialmente em casos em que estão envolvidas plotagens geográficas ou múltiplas categorias.

Outra característica crítica do Altair é o seu suporte para interatividade. Ao usar funções integradas como seleções, os usuários podem filtrar e destacar facilmente os dados no gráfico. Isto é extremamente útil para explorar dados geoespaciais, onde a seleção de uma região ou período de tempo específico pode fornecer insights mais profundos. A interatividade também permite que os usuários se aprofundem nos dados, combinando seleções com transformações, possibilitando adicionar elementos dinâmicos como controles de zoom ou panorâmica, ou dicas de ferramentas personalizadas.

Ao lidar com visualizações complexas, como o mapa que discutimos, é essencial gerenciar possíveis erros ou problemas de exibição. Às vezes, esses erros vêm de codificação de dados incorreta ou de tipos de dados não suportados. Garantir que os dados que estão sendo plotados sejam do tipo correto (por exemplo, quantitativo para valores numéricos ou nominal para valores categóricos) é fundamental para produzir visualizações precisas. Manipular adequadamente os formatos de dados e adicionar tratamento de erros em seus scripts pode economizar tempo e esforço significativos na depuração.