Esta publicación es una introducción aproximada al módulo Seaborn en Python. Lo uso para la visualización de datos, en combinación con Pandas. Lea los comentarios para entender mi flujo de trabajo. Cualquier duda puedes dejarla como comentario al pie de la publicación.
# pandas es un módulo de python para trabajar con marcos de datos
import pandas
# seaborn es un contenedor para matplotlib y está destinado a la visualización de datos
import seaborn
# pandas y numpy están relacionados, por lo tanto, siempre leo en numpy cuando trabajo con pandas
import numpy
# y desde entonces seaborn es un contenedor alrededor de matplotlib También leí en matplotlib .pyplot
import matplotlib .pyplot as plt
# lectura en un conjunto de datos como marco de datos usando pandas;
# los datos son datos de producción de la industria automotriz OICA
data_df.head()
año
país
producción
0
2018
Argentina
466649
1
2018
Austria
164900
2
2018
Bélgica
308493
3
2018
Brasil
2879809
4
2018
Canadá
2020840
# veamos también la cola
data_df.tail()
año
país
producción
835
1999
Ucrania
1918
836
1999
Reino Unido
1973519
837
1999
EE.UU
13024978
838
1999
Uzbekistán
44433
839
1999
Otros
11965
# probemos .describe()
data_df.describe()
año
producción
contar
840.000000
8.400000e+02
significar
2008.284524
1.840118e+06
estándar
5.709808
3.407141e+06
min
1999.000000
3.600000e+01
25%
2004.000000
1.633742e+05
50%
2008.000000
5.586175e+05
75%
2013.000000
1.970880e+06
máximo
2018.000000
2.901543e+07
# establecer el tamaño del gráfico usando matplotlib .pyplot
plt.figure(figsize=(20,15))
# crear un diagrama de dispersión usando seaborn
plot1 = seaborn.scatterplot(x="year",y="output ",hue="country ", data=data_df)
# agregar el título de la parcela
plot1.set_title("producción por año (datos de OICA)", tamaño de fuente=22)
# agregar las etiquetas de los ejes x e y
plot1.set_xlabel("año",fontsize=16)
plot1. set_ylabel("salida",tamaño de fuente=16)
Texto (0, 0.5, 'salida')
# establecer el tamaño del gráfico con matplotlib .pyplot
plt.figure(figsize=(20,15))
# rotar los ticks del eje x 90 grados
plt.xticks(rotation=90)
# vamos a crear un gráfico de diagrama de
caja plot2 = seaborn.boxplot(x ="país",y="salida",data=data_df)
# set title
plot2.set_title("distribución de producción anual por nación, 1999 - 2018 (datos de OICA)",fontsize=22)
# agregar etiquetas a x- y y-
xis plot2.set_xlabel("país",fontsize=16)
plot2.set_ylabel("producción anual",fontsize=16)
Text(0, 0.5, 'producción anual')
# diagramas de enjambre, usando seaborn
# establecer el tamaño del gráfico usando matplotlib .pyplot
plt.figure(figsize=(20,15))
# rotar los ticks del eje en el eje x
plt.xticks(rotación=90)
# establecer el estilo seaborn predeterminado
seaborn.set_style ("whitegrid")
# establece el contexto predeterminado
seaborn.set_context("talk")
# crea el diagrama de enjambre
plot3 = seaborn.swarmplot(x="país",y="salida",data=data_df,color="green")
# establecer título
plot3.set_title("producción anual de la industria automotriz por país de 1999 a 2018, según OICA",fontsize=22)
# establecer etiquetas de eje
plot3.set_xlabel("país",fontsize=22)
# agregar línea de referencia,usando.pyplot
plt.axhline(data_df["salida "].media(),color="azul")
<matplotlib.lines.Line2D en 0x2b02ec39b88>
# por último, vamos a crear también un diagrama de líneas
# establecer el tamaño del gráfico
plt.figure(figsize=(20,15))
# ajustar el contexto a "papel"
seaborn.set_context("papel")
# crear un diagrama de líneas usando seaborn
plot4 = seaborn. lineplot(x="año",y="salida",hue="país",data=data_df)
# add title plot
plot4.set_title("Serie temporal de producción de la industria automotriz de OICA, 1999 - 2018",fontsize=22)
# ajustar las etiquetas de los ejes
plot4.set_xlabel("año",fontsize=22)
plot4.set_ylabel("salida de producción [unidades]",fontsize=22)
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