#################################################################################################### 01. Representações Gráficas: Nesta aula, discutimos três tipos de representações gráficas: gráfico de dispersão, gráfico de boxplot e gráfico de linhas. O gráfico de dispersão é usado para mostrar a relação entre duas variáveis em um plano cartesiano, identificando padrões e outliers. O gráfico de boxplot revela a distribuição de dados, mostrando a mediana, quartis e outliers. Já o gráfico de linhas é utilizado para representar variáveis numéricas ao longo do tempo, identificando tendências. Essas representações gráficas são úteis para analisar e apresentar resultados de dados de forma visualmente compreensível. #################################################################################################### 02. Plot Histograma: Nesta aula, vamos aprender a fazer representações gráficas de variáveis usando o Pandas. Para isso, precisamos garantir que a biblioteca Matplotlib esteja instalada no ambiente virtual que estamos utilizando. Em seguida, vamos explorar o histograma, que mostra a distribuição dos dados. No exemplo, faremos o histograma da idade, utilizando o método `hist`. O gráfico apresentará os dados divididos em faixas de valores e a contagem de ocorrências em cada faixa. Também veremos algumas funcionalidades do Visual Code, como salvar o gráfico em um arquivo e visualizá-lo em tela cheia. #################################################################################################### 03. Gráfico de Barras: Nesta aula, aprendemos como criar gráficos de barras verticais e horizontais a partir de um dicionário de vendas. Utilizamos a biblioteca Pandas para criar um DataFrame com as variáveis de categoria, valor e quantidade. Em seguida, utilizamos o método `plot.bar` para criar o gráfico de barras verticais, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como o valor. Também aprendemos a ordenar os valores de forma ascendente ou descendente utilizando o método `sort_values`. Para criar o gráfico de barras horizontais, utilizamos o método `plot.barh`, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como a quantidade. #################################################################################################### 04. Gráfico de Dispersão: Nessa aula, vamos aprender como gerar um gráfico de dispersão usando um DataFrame com informações de idades e alturas das pessoas. O gráfico de dispersão é uma forma visual de identificar se há alguma correlação entre as variáveis. Apesar de já termos calculado os coeficientes de correlação, é sempre interessante validar visualmente esses resultados. Para criar o gráfico, utilizaremos o DataFrame de medidas e a função scatter. Definiremos o eixo X como a idade e o eixo Y como a altura. O gráfico mostrará a relação entre idade e altura, permitindo identificar facilmente uma associação positiva. Além disso, o gráfico de dispersão também pode ser usado para fazer previsões, traçando uma reta que melhor se ajuste aos pontos e permitindo estimar um valor de Y dado um valor de X. Esse tipo de gráfico é útil para visualizar a saída de modelos de Machine Learning e fazer previsões. Portanto, o gráfico de dispersão é uma ferramenta poderosa para analisar correlações e visualizar previsões em um plano cartesiano. #################################################################################################### 05. Gráfico Boxplot: Nesta aula, aprendemos sobre o gráfico de caixa ou boxplot no pandas. O boxplot é uma ferramenta útil para entender a distribuição dos dados em um conjunto de dados. Para gerar um boxplot, usamos o método `boxplot` no DataFrame, passando as variáveis que queremos analisar. O gráfico mostra o limite inferior, o limite superior, os quartis e a mediana dos dados. Também podemos identificar outliers, que são valores extremos, acima ou abaixo dos limites. No exemplo apresentado, analisamos as variáveis idade e altura, e observamos diferenças significativas nas distribuições. O boxplot é uma forma visual de validar a distribuição dos dados, juntamente com o histograma e outras medidas estatísticas. #################################################################################################### 06. Gráfico de Linhas: Nesta aula, vamos aprender sobre a criação de gráficos de linhas para analisar tendências de dados em sequência ou séries temporais. Vamos utilizar o Pandas para criar um DataFrame com dados temporais de faturamento de uma empresa ao longo dos anos. Faremos a conversão da variável de data para o tipo DateTime para facilitar a plotagem do gráfico. Em seguida, utilizaremos o método plot.line() para criar o gráfico de linhas, onde o eixo x será a data e o eixo y será o valor do faturamento. O gráfico nos mostrará a tendência de crescimento, bem como picos e vales ao longo do tempo. Essa visualização é útil para análise de tendências e previsões de séries temporais. #################################################################################################### 01. Representações Gráficas: Nesta aula, discutimos três tipos de representações gráficas: gráfico de dispersão, gráfico de boxplot e gráfico de linhas. O gráfico de dispersão é usado para mostrar a relação entre duas variáveis em um plano cartesiano, identificando padrões e outliers. O gráfico de boxplot revela a distribuição de dados, mostrando a mediana, quartis e outliers. Já o gráfico de linhas é utilizado para representar variáveis numéricas ao longo do tempo, identificando tendências. Essas representações gráficas são úteis para analisar e apresentar resultados de dados de forma visualmente compreensível. #################################################################################################### 02. Plot Histograma: Nesta aula, vamos aprender a fazer representações gráficas de variáveis usando o Pandas. Para isso, precisamos garantir que a biblioteca Matplotlib esteja instalada no ambiente virtual que estamos utilizando. Em seguida, vamos explorar o histograma, que mostra a distribuição dos dados. No exemplo, faremos o histograma da idade, utilizando o método `hist`. O gráfico apresentará os dados divididos em faixas de valores e a contagem de ocorrências em cada faixa. Também veremos algumas funcionalidades do Visual Code, como salvar o gráfico em um arquivo e visualizá-lo em tela cheia. #################################################################################################### 03. Gráfico de Barras: Nesta aula, aprendemos como criar gráficos de barras verticais e horizontais a partir de um dicionário de vendas. Utilizamos a biblioteca Pandas para criar um DataFrame com as variáveis de categoria, valor e quantidade. Em seguida, utilizamos o método `plot.bar` para criar o gráfico de barras verticais, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como o valor. Também aprendemos a ordenar os valores de forma ascendente ou descendente utilizando o método `sort_values`. Para criar o gráfico de barras horizontais, utilizamos o método `plot.barh`, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como a quantidade. #################################################################################################### 04. Gráfico de Dispersão: Nessa aula, vamos aprender como gerar um gráfico de dispersão usando um DataFrame com informações de idades e alturas das pessoas. O gráfico de dispersão é uma forma visual de identificar se há alguma correlação entre as variáveis. Apesar de já termos calculado os coeficientes de correlação, é sempre interessante validar visualmente esses resultados. Para criar o gráfico, utilizaremos o DataFrame de medidas e a função scatter. Definiremos o eixo X como a idade e o eixo Y como a altura. O gráfico mostrará a relação entre idade e altura, permitindo identificar facilmente uma associação positiva. Além disso, o gráfico de dispersão também pode ser usado para fazer previsões, traçando uma reta que melhor se ajuste aos pontos e permitindo estimar um valor de Y dado um valor de X. Esse tipo de gráfico é útil para visualizar a saída de modelos de Machine Learning e fazer previsões. Portanto, o gráfico de dispersão é uma ferramenta poderosa para analisar correlações e visualizar previsões em um plano cartesiano. #################################################################################################### 05. Gráfico Boxplot: Nesta aula, aprendemos sobre o gráfico de caixa ou boxplot no pandas. O boxplot é uma ferramenta útil para entender a distribuição dos dados em um conjunto de dados. Para gerar um boxplot, usamos o método `boxplot` no DataFrame, passando as variáveis que queremos analisar. O gráfico mostra o limite inferior, o limite superior, os quartis e a mediana dos dados. Também podemos identificar outliers, que são valores extremos, acima ou abaixo dos limites. No exemplo apresentado, analisamos as variáveis idade e altura, e observamos diferenças significativas nas distribuições. O boxplot é uma forma visual de validar a distribuição dos dados, juntamente com o histograma e outras medidas estatísticas. #################################################################################################### 06. Gráfico de Linhas: Nesta aula, vamos aprender sobre a criação de gráficos de linhas para analisar tendências de dados em sequência ou séries temporais. Vamos utilizar o Pandas para criar um DataFrame com dados temporais de faturamento de uma empresa ao longo dos anos. Faremos a conversão da variável de data para o tipo DateTime para facilitar a plotagem do gráfico. Em seguida, utilizaremos o método plot.line() para criar o gráfico de linhas, onde o eixo x será a data e o eixo y será o valor do faturamento. O gráfico nos mostrará a tendência de crescimento, bem como picos e vales ao longo do tempo. Essa visualização é útil para análise de tendências e previsões de séries temporais. #################################################################################################### 01. Representações Gráficas: Nesta aula, discutimos três tipos de representações gráficas: gráfico de dispersão, gráfico de boxplot e gráfico de linhas. O gráfico de dispersão é usado para mostrar a relação entre duas variáveis em um plano cartesiano, identificando padrões e outliers. O gráfico de boxplot revela a distribuição de dados, mostrando a mediana, quartis e outliers. Já o gráfico de linhas é utilizado para representar variáveis numéricas ao longo do tempo, identificando tendências. Essas representações gráficas são úteis para analisar e apresentar resultados de dados de forma visualmente compreensível. #################################################################################################### 02. Plot Histograma: Nesta aula, vamos aprender a fazer representações gráficas de variáveis usando o Pandas. Para isso, precisamos garantir que a biblioteca Matplotlib esteja instalada no ambiente virtual que estamos utilizando. Em seguida, vamos explorar o histograma, que mostra a distribuição dos dados. No exemplo, faremos o histograma da idade, utilizando o método `hist`. O gráfico apresentará os dados divididos em faixas de valores e a contagem de ocorrências em cada faixa. Também veremos algumas funcionalidades do Visual Code, como salvar o gráfico em um arquivo e visualizá-lo em tela cheia. #################################################################################################### 03. Gráfico de Barras: Nesta aula, aprendemos como criar gráficos de barras verticais e horizontais a partir de um dicionário de vendas. Utilizamos a biblioteca Pandas para criar um DataFrame com as variáveis de categoria, valor e quantidade. Em seguida, utilizamos o método `plot.bar` para criar o gráfico de barras verticais, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como o valor. Também aprendemos a ordenar os valores de forma ascendente ou descendente utilizando o método `sort_values`. Para criar o gráfico de barras horizontais, utilizamos o método `plot.barh`, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como a quantidade. #################################################################################################### 04. Gráfico de Dispersão: Nessa aula, vamos aprender como gerar um gráfico de dispersão usando um DataFrame com informações de idades e alturas das pessoas. O gráfico de dispersão é uma forma visual de identificar se há alguma correlação entre as variáveis. Apesar de já termos calculado os coeficientes de correlação, é sempre interessante validar visualmente esses resultados. Para criar o gráfico, utilizaremos o DataFrame de medidas e a função scatter. Definiremos o eixo X como a idade e o eixo Y como a altura. O gráfico mostrará a relação entre idade e altura, permitindo identificar facilmente uma associação positiva. Além disso, o gráfico de dispersão também pode ser usado para fazer previsões, traçando uma reta que melhor se ajuste aos pontos e permitindo estimar um valor de Y dado um valor de X. Esse tipo de gráfico é útil para visualizar a saída de modelos de Machine Learning e fazer previsões. Portanto, o gráfico de dispersão é uma ferramenta poderosa para analisar correlações e visualizar previsões em um plano cartesiano. #################################################################################################### 05. Gráfico Boxplot: Nesta aula, aprendemos sobre o gráfico de caixa ou boxplot no pandas. O boxplot é uma ferramenta útil para entender a distribuição dos dados em um conjunto de dados. Para gerar um boxplot, usamos o método `boxplot` no DataFrame, passando as variáveis que queremos analisar. O gráfico mostra o limite inferior, o limite superior, os quartis e a mediana dos dados. Também podemos identificar outliers, que são valores extremos, acima ou abaixo dos limites. No exemplo apresentado, analisamos as variáveis idade e altura, e observamos diferenças significativas nas distribuições. O boxplot é uma forma visual de validar a distribuição dos dados, juntamente com o histograma e outras medidas estatísticas. #################################################################################################### 06. Gráfico de Linhas: Nesta aula, vamos aprender sobre a criação de gráficos de linhas para analisar tendências de dados em sequência ou séries temporais. Vamos utilizar o Pandas para criar um DataFrame com dados temporais de faturamento de uma empresa ao longo dos anos. Faremos a conversão da variável de data para o tipo DateTime para facilitar a plotagem do gráfico. Em seguida, utilizaremos o método plot.line() para criar o gráfico de linhas, onde o eixo x será a data e o eixo y será o valor do faturamento. O gráfico nos mostrará a tendência de crescimento, bem como picos e vales ao longo do tempo. Essa visualização é útil para análise de tendências e previsões de séries temporais. #################################################################################################### 01. Representações Gráficas: Nesta aula, discutimos três tipos de representações gráficas: gráfico de dispersão, gráfico de boxplot e gráfico de linhas. O gráfico de dispersão é usado para mostrar a relação entre duas variáveis em um plano cartesiano, identificando padrões e outliers. O gráfico de boxplot revela a distribuição de dados, mostrando a mediana, quartis e outliers. Já o gráfico de linhas é utilizado para representar variáveis numéricas ao longo do tempo, identificando tendências. Essas representações gráficas são úteis para analisar e apresentar resultados de dados de forma visualmente compreensível. #################################################################################################### 02. Plot Histograma: Nesta aula, vamos aprender a fazer representações gráficas de variáveis usando o Pandas. Para isso, precisamos garantir que a biblioteca Matplotlib esteja instalada no ambiente virtual que estamos utilizando. Em seguida, vamos explorar o histograma, que mostra a distribuição dos dados. No exemplo, faremos o histograma da idade, utilizando o método `hist`. O gráfico apresentará os dados divididos em faixas de valores e a contagem de ocorrências em cada faixa. Também veremos algumas funcionalidades do Visual Code, como salvar o gráfico em um arquivo e visualizá-lo em tela cheia. #################################################################################################### 03. Gráfico de Barras: Nesta aula, aprendemos como criar gráficos de barras verticais e horizontais a partir de um dicionário de vendas. Utilizamos a biblioteca Pandas para criar um DataFrame com as variáveis de categoria, valor e quantidade. Em seguida, utilizamos o método `plot.bar` para criar o gráfico de barras verticais, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como o valor. Também aprendemos a ordenar os valores de forma ascendente ou descendente utilizando o método `sort_values`. Para criar o gráfico de barras horizontais, utilizamos o método `plot.barh`, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como a quantidade. #################################################################################################### 04. Gráfico de Dispersão: Nessa aula, vamos aprender como gerar um gráfico de dispersão usando um DataFrame com informações de idades e alturas das pessoas. O gráfico de dispersão é uma forma visual de identificar se há alguma correlação entre as variáveis. Apesar de já termos calculado os coeficientes de correlação, é sempre interessante validar visualmente esses resultados. Para criar o gráfico, utilizaremos o DataFrame de medidas e a função scatter. Definiremos o eixo X como a idade e o eixo Y como a altura. O gráfico mostrará a relação entre idade e altura, permitindo identificar facilmente uma associação positiva. Além disso, o gráfico de dispersão também pode ser usado para fazer previsões, traçando uma reta que melhor se ajuste aos pontos e permitindo estimar um valor de Y dado um valor de X. Esse tipo de gráfico é útil para visualizar a saída de modelos de Machine Learning e fazer previsões. Portanto, o gráfico de dispersão é uma ferramenta poderosa para analisar correlações e visualizar previsões em um plano cartesiano. #################################################################################################### 05. Gráfico Boxplot: Nesta aula, aprendemos sobre o gráfico de caixa ou boxplot no pandas. O boxplot é uma ferramenta útil para entender a distribuição dos dados em um conjunto de dados. Para gerar um boxplot, usamos o método `boxplot` no DataFrame, passando as variáveis que queremos analisar. O gráfico mostra o limite inferior, o limite superior, os quartis e a mediana dos dados. Também podemos identificar outliers, que são valores extremos, acima ou abaixo dos limites. No exemplo apresentado, analisamos as variáveis idade e altura, e observamos diferenças significativas nas distribuições. O boxplot é uma forma visual de validar a distribuição dos dados, juntamente com o histograma e outras medidas estatísticas. #################################################################################################### 06. Gráfico de Linhas: Nesta aula, vamos aprender sobre a criação de gráficos de linhas para analisar tendências de dados em sequência ou séries temporais. Vamos utilizar o Pandas para criar um DataFrame com dados temporais de faturamento de uma empresa ao longo dos anos. Faremos a conversão da variável de data para o tipo DateTime para facilitar a plotagem do gráfico. Em seguida, utilizaremos o método plot.line() para criar o gráfico de linhas, onde o eixo x será a data e o eixo y será o valor do faturamento. O gráfico nos mostrará a tendência de crescimento, bem como picos e vales ao longo do tempo. Essa visualização é útil para análise de tendências e previsões de séries temporais. #################################################################################################### 01. Representações Gráficas: Nesta aula, discutimos três tipos de representações gráficas: gráfico de dispersão, gráfico de boxplot e gráfico de linhas. O gráfico de dispersão é usado para mostrar a relação entre duas variáveis em um plano cartesiano, identificando padrões e outliers. O gráfico de boxplot revela a distribuição de dados, mostrando a mediana, quartis e outliers. Já o gráfico de linhas é utilizado para representar variáveis numéricas ao longo do tempo, identificando tendências. Essas representações gráficas são úteis para analisar e apresentar resultados de dados de forma visualmente compreensível. #################################################################################################### 02. Plot Histograma: Nesta aula, vamos aprender a fazer representações gráficas de variáveis usando o Pandas. Para isso, precisamos garantir que a biblioteca Matplotlib esteja instalada no ambiente virtual que estamos utilizando. Em seguida, vamos explorar o histograma, que mostra a distribuição dos dados. No exemplo, faremos o histograma da idade, utilizando o método `hist`. O gráfico apresentará os dados divididos em faixas de valores e a contagem de ocorrências em cada faixa. Também veremos algumas funcionalidades do Visual Code, como salvar o gráfico em um arquivo e visualizá-lo em tela cheia. #################################################################################################### 03. Gráfico de Barras: Nesta aula, aprendemos como criar gráficos de barras verticais e horizontais a partir de um dicionário de vendas. Utilizamos a biblioteca Pandas para criar um DataFrame com as variáveis de categoria, valor e quantidade. Em seguida, utilizamos o método `plot.bar` para criar o gráfico de barras verticais, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como o valor. Também aprendemos a ordenar os valores de forma ascendente ou descendente utilizando o método `sort_values`. Para criar o gráfico de barras horizontais, utilizamos o método `plot.barh`, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como a quantidade. #################################################################################################### 04. Gráfico de Dispersão: Nessa aula, vamos aprender como gerar um gráfico de dispersão usando um DataFrame com informações de idades e alturas das pessoas. O gráfico de dispersão é uma forma visual de identificar se há alguma correlação entre as variáveis. Apesar de já termos calculado os coeficientes de correlação, é sempre interessante validar visualmente esses resultados. Para criar o gráfico, utilizaremos o DataFrame de medidas e a função scatter. Definiremos o eixo X como a idade e o eixo Y como a altura. O gráfico mostrará a relação entre idade e altura, permitindo identificar facilmente uma associação positiva. Além disso, o gráfico de dispersão também pode ser usado para fazer previsões, traçando uma reta que melhor se ajuste aos pontos e permitindo estimar um valor de Y dado um valor de X. Esse tipo de gráfico é útil para visualizar a saída de modelos de Machine Learning e fazer previsões. Portanto, o gráfico de dispersão é uma ferramenta poderosa para analisar correlações e visualizar previsões em um plano cartesiano. #################################################################################################### 05. Gráfico Boxplot: Nesta aula, aprendemos sobre o gráfico de caixa ou boxplot no pandas. O boxplot é uma ferramenta útil para entender a distribuição dos dados em um conjunto de dados. Para gerar um boxplot, usamos o método `boxplot` no DataFrame, passando as variáveis que queremos analisar. O gráfico mostra o limite inferior, o limite superior, os quartis e a mediana dos dados. Também podemos identificar outliers, que são valores extremos, acima ou abaixo dos limites. No exemplo apresentado, analisamos as variáveis idade e altura, e observamos diferenças significativas nas distribuições. O boxplot é uma forma visual de validar a distribuição dos dados, juntamente com o histograma e outras medidas estatísticas. #################################################################################################### 06. Gráfico de Linhas: Nesta aula, vamos aprender sobre a criação de gráficos de linhas para analisar tendências de dados em sequência ou séries temporais. Vamos utilizar o Pandas para criar um DataFrame com dados temporais de faturamento de uma empresa ao longo dos anos. Faremos a conversão da variável de data para o tipo DateTime para facilitar a plotagem do gráfico. Em seguida, utilizaremos o método plot.line() para criar o gráfico de linhas, onde o eixo x será a data e o eixo y será o valor do faturamento. O gráfico nos mostrará a tendência de crescimento, bem como picos e vales ao longo do tempo. Essa visualização é útil para análise de tendências e previsões de séries temporais. #################################################################################################### 01. Representações Gráficas: Nesta aula, discutimos três tipos de representações gráficas: gráfico de dispersão, gráfico de boxplot e gráfico de linhas. O gráfico de dispersão é usado para mostrar a relação entre duas variáveis em um plano cartesiano, identificando padrões e outliers. O gráfico de boxplot revela a distribuição de dados, mostrando a mediana, quartis e outliers. Já o gráfico de linhas é utilizado para representar variáveis numéricas ao longo do tempo, identificando tendências. Essas representações gráficas são úteis para analisar e apresentar resultados de dados de forma visualmente compreensível. #################################################################################################### 02. Plot Histograma: Nesta aula, vamos aprender a fazer representações gráficas de variáveis usando o Pandas. Para isso, precisamos garantir que a biblioteca Matplotlib esteja instalada no ambiente virtual que estamos utilizando. Em seguida, vamos explorar o histograma, que mostra a distribuição dos dados. No exemplo, faremos o histograma da idade, utilizando o método `hist`. O gráfico apresentará os dados divididos em faixas de valores e a contagem de ocorrências em cada faixa. Também veremos algumas funcionalidades do Visual Code, como salvar o gráfico em um arquivo e visualizá-lo em tela cheia. #################################################################################################### 03. Gráfico de Barras: Nesta aula, aprendemos como criar gráficos de barras verticais e horizontais a partir de um dicionário de vendas. Utilizamos a biblioteca Pandas para criar um DataFrame com as variáveis de categoria, valor e quantidade. Em seguida, utilizamos o método `plot.bar` para criar o gráfico de barras verticais, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como o valor. Também aprendemos a ordenar os valores de forma ascendente ou descendente utilizando o método `sort_values`. Para criar o gráfico de barras horizontais, utilizamos o método `plot.barh`, definindo o eixo X como a categoria e o eixo Y como a quantidade. #################################################################################################### 04. Gráfico de Dispersão: Nessa aula, vamos aprender como gerar um gráfico de dispersão usando um DataFrame com informações de idades e alturas das pessoas. O gráfico de dispersão é uma forma visual de identificar se há alguma correlação entre as variáveis. Apesar de já termos calculado os coeficientes de correlação, é sempre interessante validar visualmente esses resultados. Para criar o gráfico, utilizaremos o DataFrame de medidas e a função scatter. Definiremos o eixo X como a idade e o eixo Y como a altura. O gráfico mostrará a relação entre idade e altura, permitindo identificar facilmente uma associação positiva. Além disso, o gráfico de dispersão também pode ser usado para fazer previsões, traçando uma reta que melhor se ajuste aos pontos e permitindo estimar um valor de Y dado um valor de X. Esse tipo de gráfico é útil para visualizar a saída de modelos de Machine Learning e fazer previsões. Portanto, o gráfico de dispersão é uma ferramenta poderosa para analisar correlações e visualizar previsões em um plano cartesiano. #################################################################################################### 05. Gráfico Boxplot: Nesta aula, aprendemos sobre o gráfico de caixa ou boxplot no pandas. O boxplot é uma ferramenta útil para entender a distribuição dos dados em um conjunto de dados. Para gerar um boxplot, usamos o método `boxplot` no DataFrame, passando as variáveis que queremos analisar. O gráfico mostra o limite inferior, o limite superior, os quartis e a mediana dos dados. Também podemos identificar outliers, que são valores extremos, acima ou abaixo dos limites. No exemplo apresentado, analisamos as variáveis idade e altura, e observamos diferenças significativas nas distribuições. O boxplot é uma forma visual de validar a distribuição dos dados, juntamente com o histograma e outras medidas estatísticas. #################################################################################################### 06. Gráfico de Linhas: Nesta aula, vamos aprender sobre a criação de gráficos de linhas para analisar tendências de dados em sequência ou séries temporais. Vamos utilizar o Pandas para criar um DataFrame com dados temporais de faturamento de uma empresa ao longo dos anos. Faremos a conversão da variável de data para o tipo DateTime para facilitar a plotagem do gráfico. Em seguida, utilizaremos o método plot.line() para criar o gráfico de linhas, onde o eixo x será a data e o eixo y será o valor do faturamento. O gráfico nos mostrará a tendência de crescimento, bem como picos e vales ao longo do tempo. Essa visualização é útil para análise de tendências e previsões de séries temporais.