Gráficos de recuento y de barras

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Erin Case

Data Scientist

Gráficos categóricos

Ejemplos: gráficos de recuento, gráficos de barras
Incluye una variable categórica
Comparaciones entre grupos

![Gráfico de respuestas sobre masculinidad] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/3996/datasets/e2ccb8ac7c292b7bed41b81325b354f02c1a0ec2/3.1_masc_countplot.png = 90)

catplot()

Se utiliza para crear gráficos categóricos
Las mismas ventajas de relplot()
Crea fácilmente subgráficos con col= y row=

countplot() frente a catplot()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.countplot(x="how_masculine",
              data=masculinity_data)

plt.show()

Gráfico de respuestas sobre masculinidad

countplot() frente a catplot()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="how_masculine",
            data=masculinity_data,
            kind="count")

plt.show()

Gráfico de respuestas sobre masculinidad

Cambiar el orden

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

category_order = ["No answer", 
                  "Not at all",
                  "Not very", 
                  "Somewhat", 
                  "Very"]

sns.catplot(x="how_masculine",
            data=masculinity_data,
            kind="count",
            order=category_order)

plt.show()

![Gráfico reordenado de respuestas de masculinidad] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/3996/datasets/3fea17252d239638f8860a941b498819fac1fb2d/3.1_masc_countplot_reorder.png = 90)

Gráficos de barras

Muestra la media de la variable cuantitativa por categoría

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="day",
            y="total_bill",
            data=tips,
            kind="bar")

plt.show()

![Gráfico de barras de la factura media diaria] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/3996/datasets/35151ab0864e9af12cd5061c5614856b96533517/3.1_tips_barplot.png = 85)

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Intervalos de confianza

Las líneas muestran los intervalos de confianza del 95 % para la media
Muestra incertidumbre sobre nuestra estimación
Supone que nuestros datos son una muestra aleatoria

![Gráfico de barras de la factura media diaria] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/3996/datasets/35151ab0864e9af12cd5061c5614856b96533517/3.1_tips_barplot.png = 85)

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Desactivar los intervalos de confianza

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="day",
            y="total_bill",
            data=tips,
            kind="bar",
            ci=None)

plt.show()

![Gráfico de barras sin intervalos de confianza] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/3996/datasets/855df2e5df50dd7815d83ea7c8c7d9334695df3f/3.1_tips_barplot_no_ci.png = 85)

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Cambiar la orientación

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="total_bill",
            y="day",
            data=tips,
            kind="bar")

plt.show()

Gráfico de barras horizontales

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

¡Vamos a practicar!

Introducción a la visualización de datos con Seaborn