Al realizar un análisis de datos, a menudo necesitamos comparar la evolución de dos series de datos relacionadas entre sí, pero con escalas completamente diferentes. Por ejemplo:Un gráfico tradicional con un solo eje Y no puede mostrar correctamente ambos conjuntos de datos debido a las diferencias existentes en las escalas de los mismos. Por ejemplo, mientras la … [Leer más...] acerca de Sincronizar múltiples ejes con twinx(): Comparación de datos con diferentes escalas en un solo gráfico con Matplotlib
Matplotlib
Anotaciones dinámicas en Matplotlib: Cómo usar mplcursors para destacar puntos clave al mover el cursor
Incluir anotaciones en gráficos es fundamental para resaltar la información relevante, especialmente al analizar grandes volúmenes de datos o cuando la interpretación de estos no es inmediata. Sin embargo, un exceso de anotaciones estáticas puede saturar los gráficos y dificultar su lectura. Por ejemplo, en un gráfico de dispersión con cientos de puntos, añadir etiquetas para … [Leer más...] acerca de Anotaciones dinámicas en Matplotlib: Cómo usar mplcursors para destacar puntos clave al mover el cursor
Crear dos gráficos de tarta para ofrecer información detallada de subcategorías en Python
En una entrada hace dos semanas se explicó cómo combinar un gráfico de tarta con uno de barras apiladas para mostrar el detalle de una de las categorías de la tarta. Lo que permite crear representaciones que muestran en detalle los datos. En esta entrada, se verá cómo combinar dos gráficos de tarta para ofrecer información detallada de subcategorías de datos en Python con … [Leer más...] acerca de Crear dos gráficos de tarta para ofrecer información detallada de subcategorías en Python
Crear un gráfico de tarta con subcategorías detalladas mediante barras apiladas en Python
A la hora de representar datos complejos en los que existen categorías y subcategorías puede ser necesario mostrar la distribución general y el detalle de una categoría en específico. Por ejemplo, las ventas de una tienda por departamento y el detalle de un departamento en específico. Una opción para conseguir esto es combinar un gráfico de tarta, con la que se puede mostrar la … [Leer más...] acerca de Crear un gráfico de tarta con subcategorías detalladas mediante barras apiladas en Python
Introducción a las gráficas de tarta en Matplotlib
Junto a las gráficas de barras, una de las mejores opciones para visualizar datos categóricos son las gráficas de tarta. Mediante las cuales se puede mostrar el peso que tienen cada una de las categorías en el total de los datos. En esta entrada se explicarán las bases para la creación de gráficas de tarta en Matplotlib y algunas de las opciones más interesantes.Creación de … [Leer más...] acerca de Introducción a las gráficas de tarta en Matplotlib
Cómo crear gráficos con un eje secundario en matplotlib
Cuando se necesita comprar series de datos con escalas o unidades diferentes una de las mejores opciones son los gráficos con ejes secundarios. Mostrando los valores de una serie en el eje de la derecha y otra en la de la izquierda. Así, la persona que analiza el gráfico puede comparar las tendencias de ambas series sin los problemas de las dimensiones o escalas. En esta … [Leer más...] acerca de Cómo crear gráficos con un eje secundario en matplotlib
Visualización de datos con Pyjanitor y Matplotlib o Seaborn: Potenciando el análisis visual
La visualización de datos es una parte clave del análisis de datos y comunicación de los resultados. Facilitando la comprensión de patrones, identificación de tendencias y comunicación de hallazgos de una manera más sencilla y efectiva que solamente estadísticas. En esta cuarta y última entrega la serie dedicada a Pyjanitor se explicará cómo se puede combinar con bibliotecas … [Leer más...] acerca de Visualización de datos con Pyjanitor y Matplotlib o Seaborn: Potenciando el análisis visual
Mejorando la calidad de las imágenes en Jupyter Notebook: Un enfoque completo
Jupyter Notebook se ha vuelto una herramienta fundamental para el análisis y la visualización de datos en múltiples entornos. Sin embargo, la calidad por defecto de las imágenes puede no ser adecuada en muchas aplicaciones. Por eso, en una entrada anterior, expliqué cómo cambiar esa resolución por defecto por una más adecuada en los monitores de alta resolución (HiDPI o Retina … [Leer más...] acerca de Mejorando la calidad de las imágenes en Jupyter Notebook: Un enfoque completo
Creación de Ridge Plots en Python con Seaborn: Guía completa paso a paso
Una de las mejores opciones para poder visualizar la forma de la distribución de un conjunto de datos son los gráficos de densidad (KDE, Kernel Density Estimation). Especialmente cuando se desconoce la distribución subyacente. Si, además, para un conjunto de datos, se desea analizar cómo evoluciona la distribución a lo largo de una dimensión categórica, como puede ser el tiempo … [Leer más...] acerca de Creación de Ridge Plots en Python con Seaborn: Guía completa paso a paso
Seleccionar el número de bins en un histograma
Emplear la cantidad adecuada de bins a la hora de crear un histograma es un factor clave para visualizar estos de forma correcta. Cuando se usan demasiados bins, los histogramas resultantes muestran básicamente ruido, mientras el caso contrario, menos de los necesarios, puede ocultar los patrones que se desean observar en la gráfica. Problema que se ha explicado en detalle en … [Leer más...] acerca de Seleccionar el número de bins en un histograma
Gráficos de cascada: visualizar la evolución de los datos en Python
Los gráficos de cascada (Waterfall charts) son una herramienta para visualizar de una forma sencilla cómo se acumulan los valores positivos y negativos en una serie de datos. Pudiendo ofrecer en algunos casos más información que los gráficos de barras o líneas. Actualmente no existe en Matplotlib o Seaborn una forma sencilla de crear estos gráficos, pero existen otros paquetes … [Leer más...] acerca de Gráficos de cascada: visualizar la evolución de los datos en Python
Gráficos de densidad: alternativa a los gráficos de dispersión en Python
En una publicación anterior se vieron algunos de los problemas que muestran los gráficos de dispersión cuando se cuentan con grandes conjuntos de datos, proponiendo en aquella ocasión el uso de los gráficos de Hexbin como alternativa. Otros gráficos que se pueden emplear en estas situaciones son los gráficos de densidad. Unos gráficos en los que se dibujan los contornos en los … [Leer más...] acerca de Gráficos de densidad: alternativa a los gráficos de dispersión en Python