Tipos de gráficos categóricos

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Datos categóricos

• Datos con un número limitado y fijo de valores
• Normalmente combinados con datos numéricos
• Ejemplos:
  • Geografía (país, estado, región)
  • Género
  • Etnia
  • Grupo sanguíneo
  • Color de ojos

Tipos de gráficos: mostrar cada observación

Tipos de gráficos: representaciones abstractas

Tipos de gráficos: estimaciones estadísticas

Gráficos de cada observación: stripplot

sns.stripplot(data=df, y="DRG Definition",
              x="Average Covered Charges",
              jitter=True)

Gráficos de cada observación: swarmplot

sns.swarmplot(data=df, y="DRG Definition",
              x="Average Covered Charges")

Representaciones abstractas: boxplot

sns.boxplot(data=df, y="DRG Definition",
            x="Average Covered Charges")

Representación abstracta: violinplot

sns.violinplot(data=df, y="DRG Definition",
               x="Average Covered Charges")

Representación abstracta: boxenplot

sns.boxenplot(data=df, y="DRG Definition",
              x="Average Covered Charges")

Estimaciones estadísticas: barplot

sns.barplot(data=df, y="DRG Definition", 
            x="Average Covered Charges",
            hue="Region")

Estimaciones estadísticas: pointplot

sns.pointplot(data=df, y="DRG Definition", 
              x="Average Covered Charges",
              hue="Region")

Estimaciones estadísticas: countplot

sns.countplot(data=df, y="DRG_Code", hue="Region")

¡Vamos a practicar!

Visualización de datos intermedia con Seaborn