Combinar diferentes tipos de gráficos en Seaborn

Seaborn es una biblioteca para la visualización de datos en Python que cuenta con una gran variedad de tipos de gráficos predefinidos. Ofreciendo de esta forma una manera rápida y sencilla para crear representaciones de los datos. Algo que se potencia aún más con la capacidad que tiene para combinar diferentes tipos de gráficos en una sola figura, lo que permite crear gráficas que pueden ofrecer una comprensión más completa de los datos. En esta entrada, se verá cómo combinar diferentes tipos de gráficos en Seaborn para crear visualizaciones más informativas y atractivas.

Cargar datos de ejemplo

Como es habitual, lo primero que se debe hacer antes de poder crear gráficos con Seaborn es importar las bibliotecas y un conjunto de datos. Para hacer más fácil la repetición de los ejemplos se va a utilizar el conjunto de datos iris que distribuye con Seaborn. Así para importar la libertad y cargar los datos en memoria se puede ejecutar el siguiente código.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar los datos de ejemplo de Seaborn
iris = sns.load_dataset("iris")

Combinar gráficos de dispersión y de línea en Seaborn

La forma más eficaz para combinar diferentes tipos de gráficos en Seaborn es crear una figura con sus ejes mediante la función subplots() de Matplotlib. Tras esto se pueden usar las diferentes funciones de Seaborn para crear representaciones de datos e indicar que se dibujen todas en el mismo eje. Así se dibujarán unas encima de otras. Por ejemplo, en el conjunto de datos iris, se puede representar el ancho frente a la longitud del sépalo mediante un gráfico de dispersión o de línea. Aunque también se pueden combinar ambos en la misma figura para dar más fuerza a la representación. Lo que se hace en el siguiente ejemplo.

# Crear una figura y ejes para los gráficos
fig, axes = plt.subplots()

# Gráfico: Scatterplot y línea
sns.scatterplot(x=iris['sepal_length'], y=iris['sepal_width'], ax=axes)
sns.lineplot(x=iris['sepal_length'], y=iris['sepal_width'], ax=axes)

# Mostrar el gráfico
plt.show()

En este ejemplo, lo primero que se hace es crear una nueva figura con un único eje. Para lo que se usa la función subplots(). Una vez creada la figura, simplemente se llama primero a la función scatterplot() para crear un gráfico de dispersión y en segundo lugar a la función lineplot() para crear el gráfico de línea. En ambos casos se ha usado la propiedad ax para indicar que el gráfico se debe crear en los mismos ejes, evitando que cada una se cree en unos diferentes. Finalmente, solamente se tiene que llamar al método show() de la figura para mostrar el gráfico.

Conclusiones

La posibilidad de combinar diferentes tipos de gráficos en Seaborn permite explorar y comunicar los patrones complejos que existen en los conjuntos de datos de manera más efectiva. Permitiendo aprovechar la multitud de opciones disponibles en Seaborn para crear nuevas visualizaciones.