Unámoslo todo

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Erin Case

Data Scientist

Empezamos

Para importar Seaborn:

import seaborn as sns

Para importar Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

Para mostrar un gráfico:

plt.show()

sns.relplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="scatter")

Muestra la distribución de una variable cuantitativa dentro de categorías definidas por una variable categórica
Ejemplos: gráficos de barras, gráficos de recuento, gráficos de caja, gráficos de puntos

sns.catplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="bar")

Al establecer hue, se crearán subgrupos que se mostrarán con diferentes colores en un único gráfico.

Gráfico de dispersión con tono

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

Si estableces row o col en relplot() o catplot(), se crearán subgrupos que se mostrarán en subgráficos separados.

Gráfico de dispersión con subgráficos

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

Tipo de objeto	Tipos de gráficos	Cómo añadir un título
`FacetGrid`	`relplot()`, `catplot()`	`g.fig.suptitle()`
`AxesSubplot`	`scatterplot()`, `countplot()`, etc.	`g.set_title()`

Añade etiquetas a los ejes x e y:

g.set(xlabel="new x-axis label",
      ylabel="new y-axis label")

Girar etiquetas x-tick:

plt.xticks(rotation=90)

Introducción a la visualización de datos con Seaborn