Gráficos de matriz

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Poner los datos en el formato correcto

  • La función heatmap() de Seaborn requiere datos en formato de cuadrícula
  • crosstab() de pandas se usa a menudo para preparar los datos
pd.crosstab(df["mnth"], df["weekday"],
values=df["total_rentals"],aggfunc="mean").round(0)

rejilla de datos

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Crear un mapa de calor

sns.heatmap(pd.crosstab(df["mnth"], df["weekday"],
            values=df["total_rentals"], aggfunc="mean")
)

ejemplo de mapa de calor

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Personalizar un mapa de calor

sns.heatmap(df_crosstab, annot=True, fmt="d", 
            cmap="YlGnBu", cbar=False, linewidths=.5)

ejemplo de mapa de calor 2

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Centrar un mapa de calor

  • Seaborn permite centrar los colores del mapa de calor en un valor concreto
sns.heatmap(df_crosstab, annot=True, fmt="d",
            cmap="YlGnBu", cbar=True,
            center=df_crosstab.loc[9, 6])

ejemplo de mapa de calor 3

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Representar una matriz de correlación

  • La función corr de pandas calcula las correlaciones entre columnas de un dataframe
  • El resultado se puede convertir en un mapa de calor con seaborn
cols = ['total_rentals', 'temp', 'casual', 'hum', 'windspeed']
sns.heatmap(df[cols].corr(), cmap='YlGnBu')

ejemplo de matriz de correlación

Visualización de datos intermedia con Seaborn

¡Vamos a practicar!

Visualización de datos intermedia con Seaborn

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