Día 3: Visualización de Datos Categóricos
Bienvenida
¡Hola de nuevo! 🌟 Hoy aprenderemos a visualizar datos categóricos usando Seaborn. Los datos categóricos son comunes en análisis de datos, y Seaborn ofrece herramientas especializadas para comparar grupos y categorías. ¡Comencemos!
Gráficos de Barras Agrupadas (Count Plot)
Los gráficos de barras agrupadas son usados para comparar la distribución de variables categóricas.
import seaborn as sns
# Datos
categorias = ['A', 'B', 'A', 'B', 'C', 'A', 'C']
# Crear el gráfico
sns.countplot(x=categorias)Resultado de ejecución:
Gráficos de Caja por Categoría (Boxplot)
Los gráficos de caja por categoría son usados para comparar la distribución de variables numéricas en diferentes categorías.
import seaborn as sns
import pandas as pd
# Datos
df = pd.DataFrame({
'Categorías': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Valores': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})
# Crear el gráfico
sns.boxplot(x='Categorías', y='Valores', data=df)| Categorías | Valores |
|---|---|
| A | 1 |
| A | 2 |
| B | 3 |
| B | 4 |
| C | 5 |
| C | 6 |
Resultado de ejecución:
Gráficos de Barras Agrupadas (Bar Plot)
Los gráficos de barras agrupadas son usados para comparar la distribución de variables categóricas.
import seaborn as sns
import pandas as pd
# Datos
df = pd.DataFrame({
'Categorías': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Valores': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})
# Crear el gráfico
sns.barplot(x='Categorías', y='Valores', data=df)Resultado de ejecución:
Preguntas del Día 3
Prueba tus conocimientos sobre Seaborn
¿Qué tipo de gráfico es ideal para comparar conteos de categorías?
¿Qué gráfico muestra la distribución de valores dentro de cada categoría?
Ejercicios con Seaborn
- Crea un count plot para visualizar la frecuencia de diferentes categorías en un conjunto de datos.
- Crea un boxplot para comparar la distribución de valores entre diferentes grupos.
¡Gran trabajo hoy! 🎉 Ahora puedes visualizar datos categóricos de manera efectiva. Mañana aprenderemos sobre personalización y temas en Seaborn, habilidades clave para crear gráficos profesionales y atractivos. ¡Nos vemos pronto! 😊
