Hola mundo! En esta entrada vamos a ver el paquete matplotlib. Este paquete permite construir una de las estructuras de datos más importantes para la programación en ciencia de datos con python, los dataframes.
Esta entrada es parte de la serie Python para data science. Espero te anime a seguir aprendiendo.
Esta entrada incluye un notebook de práctica que puedes descargar en este enlace.
Qué es el paquete MATPLOTLIB para ciencia de datos?
Para empezar, matplotblib es una librería para gráficos en python. Digo una porque hay varias.
En particular, matplotlib es muy buena para crear gráficos 2d y algunos 3d que se utilizan mucho en matemáticas y en análisis de datos. En sí, cuenta con muchos tipos de gráficos. Puedes verlos en la galería de matplotlib.
En esta entrada vamos a hacer tres tipos de gráfica.
Pero antes, vamos a generar los datos en pandas ejecutando este código
Cómo hacer graficos de puntos o líneas en Python?
Este tipo de gráficas es buena para visualizar una cantidad numérica. Sirve para estudiar tendencia entre variables.
Por ejemplo, cuando hacemos análisis de regresión y queremos ver la relación que hay entre dos variables haríamos una gráfica de puntos.
En el caso también de series de tiempo utilizaríamos gráficas de línea para ver si existe una tendencia en el tiempo.
Empezamos importando matplotlib como
Y podemos hacer un ejemplo «mega-básico»
Después de esto, otros ejemplo pueden ser
Para hacer gráficos de puntos:
Cómo hacer graficos de barras en Python?
Los gráficos de barras son similares, por ejemplo:
Para hacer este grafico en orden ascendente o descendente primero tenemos que modificar el dataframe
Podemos cambiar los colores agregando la opción. Te dejo las siglas de los colores más comunes
Cómo hacer graficos de pie/pastel/torta/tarta en Python?
Por último, con este gráfico tenemos que tener un poquito de cuidado porque puede malinterpretarse algunas veces.
Ejemplo serían los siguientes
si cambiamos algunas opciones obtenemos un gráfico más trabajado
Perfecto!
Ya crear gráficas básicas utilizando el paquete matplotlib python! Espero estás entradas te sean de utilidad.
Te mando un saludo donde quiera que estés!