Introducción a la visualización de datos con Seaborn
Erin Case
Data Scientist
Gráficos relacionales
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![Gráfico de dispersión con tono] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/3996/datasets/6bbb4de40269753934111a6aa96bf367dd27e455/2.1_scatter_with_smoker_hue.png = 65)
¿Por qué utilizar relplot()
en lugar de scatterplot()
?
relplot()
te permite crear subgráficos en una sola figuraUsar scatterplot()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.scatterplot(x="total_bill",
y="tip",
data=tips)
plt.show()
Usar relplot()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.relplot(x="total_bill",
y="tip",
data=tips,
kind="scatter")
plt.show()
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="scatter", col="smoker")
plt.show()
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="scatter", row="smoker")
plt.show()
![Gráfico de dispersión con subgráficos de fumadores en filas] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/3996/datasets/ff5b9ffa57896bf891c928080d5f756f26cb021f/2.1_scatter_with_smoker_row.png = 40)
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="scatter", col="smoker", row="time")
plt.show()
![Gráfico de dispersión con subgráficos para fumadores y tiempo] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/3996/datasets/54799eabb6badbbbeea39d9da9a817c390c18898/2.1_scatter_with_smoker_col_time_row.png = 85)
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="scatter", col="day", col_wrap=2)
plt.show()
![Gráfico de dispersión con subgráficos diarios en columnas en dos filas] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/3996/datasets/dcff6ddde8c6088cb378c49a48ea54df3f258cac/2.1_scatter_with_day_colwrap.png = 85)
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="scatter", col="day", col_wrap=2, col_order=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"])
plt.show()
Introducción a la visualización de datos con Seaborn