Introducción a los gráficos categóricos con Seaborn

Trabajar con datos categóricos en Python

Kasey Jones

Research Data Scientist

Nuestro tercer conjunto de datos

Nombre: Reseñas de TripAdvisor de Las Vegas - reviews
Filas: 504
Columnas: 20

Reseñas de Las Vegas

reviews.info()

RangeIndex: 504 entries, 0 to 503
Data columns (total 20 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype 
     ------             --------------  ----- 
 0   User country       504 non-null    object
...
 6   Traveler type      504 non-null    object
 7   Pool               504 non-null    object
 8   Gym                504 non-null    object
 9   Tennis court       504 non-null    object
...
dtypes: int64(7), object(13)
memory usage: 78.9+ KB

¹ https://www.kaggle.com/crawford/las-vegas-tripadvisor-reviews

Seaborn

Gráficos categóricos:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.catplot(...)

plt.show()

La función catplot

Parámetros:

x: nombre de la variable en data
y: nombre de la variable en data
data: un DataFrame
kind: tipo de gráfico: uno de "strip", "swarm", "box", "violin", "boxen", "point", "bar" o "count"

Box plot

Página de la wiki de box plot

Puntuación de reseñas

reviews["Score"].value_counts()

Ejemplo de box plot

sns.catplot(
  x="Pool",
  y="Score",
  data=reviews,
  kind="box"
)
plt.show()

Dos opciones rápidas

# Ajustar tamaño de fuente y fondo
sns.set(font_scale=1.4)

sns.set_style("whitegrid")

sns.catplot(
  x="Pool",
  y="Score",
  data=reviews,
  kind="box"
)
plt.show()

Práctica de boxplot

Trabajar con datos categóricos en Python