Plotar histogramas no Python

Aplica-se a:SQL ServerBanco de Dados SQL do AzureInstância Gerenciada de SQL do AzureBanco de dados SQL no Microsoft Fabric

Este artigo descreve como plotar os dados usando o pacote pandas'.hist() do Python. Um banco de dados do SQL Server é a origem usada para visualizar os intervalos de dados de histograma que têm valores consecutivos e não sobrepostos.

Prerequisites

• SQL Server para Windows ou para Linux

• Azure Data Studio. Para instalá-lo, confira Azure Data Studio.

• Restaure o banco de dados DW de exemplo para obter os dados de exemplo usados neste artigo.

Confirmar o banco de dados restaurado

É possível verificar se o banco de dados restaurado existe consultando a tabela Person.CountryRegion:

USE AdventureWorksDW;
SELECT * FROM Person.CountryRegion;

Instalar pacotes do Python

Baixe e instale o Azure Data Studio.

Instalar mssql-python

Windows

pip install mssql-python

Alpino

apk add libtool krb5-libs krb5-dev
pip install mssql-python

Debian/Ubuntu

apt-get install -y libltdl7 libkrb5-3 libgssapi-krb5-2
pip install mssql-python

RHEL

dnf install -y libtool-ltdl krb5-libs
pip install mssql-python

SUSE

zypper install -y libltdl7 libkrb5-3 libgssapi-krb5-2
pip install mssql-python

openSUSE

zypper install -y libltdl7
pip install mssql-python

macOS

brew install openssl
pip install mssql-python

Instalar outros pacotes

Instale os seguintes pacotes do Python usando o Azure Data Studio:

1. No notebook do Azure Data Studio, selecione Gerenciar Pacotes.
2. No painel Gerenciar Pacotes, selecione a guia Adicionar Novo.
3. Para cada pacote a seguir, insira o nome do pacote, selecione Pesquisar e Instalar.
   • pandas
   • matplotlib

Plotar histograma

Os dados distribuídos exibidos no histograma baseiam-se em uma consulta SQL do AdventureWorksDW2025. O histograma visualiza os dados e a frequência dos valores de dados.

Edite as variáveis de cadeia de conexão: server, database, username e password, e conecte-se ao banco de dados do SQL Server.

Para criar um notebook:

1. No Azure Data Studio, selecione Arquivo e escolha Novo Notebook.

2. No notebook, selecione o kernel Python3 e escolha +code.

3. Cole o código no notebook. Selecione Executar Tudo.

   from mssql_python import connect
   import pandas as pd
   import matplotlib
   
   matplotlib.use('TkAgg', force=True)
   from matplotlib import pyplot as plt
   
   # Some other example server values are
   # server = 'localhost\sqlexpress' # for a named instance
   # server = 'myserver,port' # to specify an alternate port
   server = 'servername'
   database = 'AdventureWorksDW2022'
   username = 'yourusername'
   password = 'yourpassword'
   
   connection_string = f'Server={server};Database={database};UID={username};PWD={password};TrustServerCertificate=yes;'
   conn = connect(connection_string)
   
   sql = "SELECT DATEDIFF(year, c.BirthDate, GETDATE()) AS Age FROM [dbo].[FactInternetSales] s INNER JOIN dbo.DimCustomer c ON s.CustomerKey = c.CustomerKey"
   
   df = pd.read_sql(sql, conn)
   df.hist(bins=50)
   
   plt.show()
   conn.close()
   

A exibição mostra a distribuição etária de clientes na tabela FactInternetSales.