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Python Seaborn Tutorial Para Principiantes: Empezar a visualizar datos

Este tutorial de Seaborn le introduce en los fundamentos de la visualización de datos estadísticos
may 2024  · 20 min leer

La visualización es un aspecto crucial del análisis y la interpretación de datos, ya que permite comprender fácilmente conjuntos de datos complejos. Ayuda a identificar patrones, relaciones y tendencias que podrían no ser evidentes sólo a través de los datos brutos. En los últimos años, Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares para el análisis de datos, debido a su amplia gama de bibliotecas y marcos de trabajo. 

Las bibliotecas de visualización en Python permiten a los usuarios crear visualizaciones de datos intuitivas e interactivas que pueden comunicar eficazmente información a un público amplio. Algunas de las bibliotecas y marcos de visualización más populares en Python son Matplotlib, Plotly, Bokeh y Seaborn. Cada una de estas bibliotecas tiene sus propias características y capacidades que responden a necesidades específicas. 

En este tutorial, nos centraremos en Seaborn, una popular biblioteca de visualización de datos en Python que ofrece una interfaz fácil de usar para crear gráficos estadísticos informativos.

¿Qué es Seaborn?

Construida sobre Matplotlib, Seaborn es una conocida biblioteca de Python para la visualización de datos que ofrece una interfaz fácil de usar para producir gráficos estadísticos visualmente atractivos e informativos. Está diseñado para trabajar con marcos de datos Pandas, facilitando la visualización y exploración de datos de forma rápida y eficaz.

Seaborn ofrece una variedad de potentes herramientas para la visualización de datos, incluyendo gráficos de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, mapas de calor, y muchos más. También permite realizar análisis estadísticos avanzados, como análisis de regresión, gráficos de distribución y gráficos categóricos.

Puedes aprender todo sobre Seborn y sus usos con nuestro curso Introducción a la visualización de datos con Seaborn

La principal ventaja de Seaborn reside en su capacidad para generar gráficos atractivos con un esfuerzo mínimo de codificación. Ofrece una gama de temas y paletas de colores predeterminados, que puedes personalizar fácilmente para adaptarlos a tus preferencias. Además, Seaborn ofrece una serie de funciones estadísticas integradas, que permiten a los usuarios realizar fácilmente complejos análisis estadísticos con sus visualizaciones.

Otra característica destacable de Seaborn es su capacidad para crear complejas visualizaciones multiparcela. Con Seaborn, los usuarios pueden crear cuadrículas de gráficos que permiten comparar fácilmente múltiples variables o subconjuntos de datos. Esto la convierte en una herramienta ideal para el análisis y la presentación de datos exploratorios.

Seaborn es una potente y flexible biblioteca de visualización de datos en Python que ofrece una interfaz fácil de usar para crear gráficos estadísticos informativos y estéticamente agradables. Proporciona una serie de herramientas para visualizar datos, incluidos análisis estadísticos avanzados, y facilita la creación de complejas visualizaciones multiparcela.

Parcelas creadas con la biblioteca Seaborn

Fuente de la imagen

Seaborn contra Matplotlib

Las dos bibliotecas de visualización de datos más utilizadas de Python son Matplotlib y Seaborn. Aunque ambas bibliotecas están diseñadas para crear gráficos y visualizaciones de alta calidad, presentan varias diferencias clave que las hacen más adecuadas para distintos casos de uso.

Una de las principales diferencias entre Matplotlib y Seaborn es su enfoque. Matplotlib es una biblioteca de trazado de bajo nivel que proporciona una amplia gama de herramientas para crear visualizaciones altamente personalizables. Se trata de una biblioteca muy flexible, que permite a los usuarios crear casi cualquier tipo de trama que puedan imaginar. Esta flexibilidad se consigue a costa de una curva de aprendizaje más pronunciada y un código más prolijo.

Seaborn, por su parte, es una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos. Está construido sobre Matplotlib y proporciona una interfaz más sencilla e intuitiva para crear gráficos estadísticos comunes. Seaborn está diseñado para trabajar con marcos de datos Pandas, lo que facilita la creación de visualizaciones con un código mínimo. También ofrece una serie de funciones estadísticas integradas, que permiten a los usuarios realizar fácilmente complejos análisis estadísticos con sus visualizaciones.

Otra diferencia clave entre Matplotlib y Seaborn son sus estilos y paletas de colores por defecto. Matplotlib proporciona un conjunto limitado de estilos y paletas de colores por defecto, lo que obliga a los usuarios a personalizar sus gráficos manualmente para conseguir el aspecto deseado. Seaborn, por su parte, ofrece una gama de estilos y paletas de colores predeterminados optimizados para distintos tipos de datos y visualizaciones. Esto facilita a los usuarios la creación de gráficos visualmente atractivos con una personalización mínima.

Aunque ambas bibliotecas tienen sus puntos fuertes y débiles, Seaborn es generalmente más adecuada para crear gráficos estadísticos y análisis exploratorios de datos, mientras que Matplotlib es más adecuada para crear gráficos altamente personalizables para presentaciones y publicaciones. Sin embargo, cabe señalar que Seaborn está construido sobre Matplotlib, y las dos bibliotecas se pueden utilizar juntas para crear visualizaciones complejas y altamente personalizables que aprovechan los puntos fuertes de ambas bibliotecas.

Puede explorar Matplotlib con más detalle con nuestro tutorial Introducción al trazado con Matplotlib en Python.

Matplotlib y Seaborn son dos potentes bibliotecas de visualización de datos en Python, con diferentes puntos fuertes y débiles. Comprender las diferencias entre las dos bibliotecas puede ayudar a los usuarios a elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas de visualización de datos.

Instalación de Seaborn

Seaborn es compatible con Python 3.7+ y tiene muy pocas dependencias del núcleo. La instalación de Seaborn es bastante sencilla. Puedes instalarlo con el gestor de paquetes pip de Python o conda.

# install seaborn with pip
pip install seaborn

Cuando utilice pip, Seaborn y sus dependencias necesarias se instalarán. Si desea acceder a funciones adicionales y opcionales, también puede incluir dependencias opcionales en pip install. Por ejemplo:

pip install seaborn[stats]

O con conda:

# install seaborn with conda
conda install seaborn

Conjuntos de datos de muestra

Seaborn proporciona varios conjuntos de datos incorporados que podemos utilizar para la visualización de datos y el análisis estadístico. Estos conjuntos de datos se almacenan en pandas dataframes, lo que facilita su uso con las funciones de trazado de Seaborn.

Uno de los conjuntos de datos más comunes que también se utiliza en todos los ejemplos oficiales de Seaborn se llama `tips dataset`; contiene información sobre las propinas que se dan en los restaurantes. He aquí un ejemplo de carga y visualización del conjunto de datos Tips en Seaborn:

import seaborn as sns




# Load the Tips dataset

tips = sns.load_dataset("tips")




# Create a histogram of the total bill amounts

sns.histplot(data=tips, x="total_bill")

Salida:

Histograma Seaborn

Si aún no entiende esta trama, no se preocupe. Esto se denomina histograma. Más adelante explicaremos con más detalle los histogramas. Por ahora, la conclusión es que Seaborn viene con un montón de conjuntos de datos de ejemplo como pandas DataFrames que son fáciles de usar y practicar sus habilidades de visualización. He aquí otro ejemplo de carga del conjunto de datos `ejercicio`.

import seaborn as sns




# Load the exercise dataset

exercise = sns.load_dataset("exercise")




# check the head

exercise.head()

Salida:

Datos

Tipos de parcelas Seaborn

Seaborn ofrece una amplia gama de tipos de gráficos que pueden utilizarse para la visualización de datos y el análisis exploratorio de datos. En términos generales, cualquier visualización puede pertenecer a una de las tres categorías. 

  • Univariante - sólo x (sólo contiene un eje de información)
  • Bivariante - x e y (contiene dos ejes de información)
  • Trivariante - x, y, z (contiene tres ejes de información)

Tipos de parcelas Seaborn

Fuente de la imagen

Estos son algunos de los tipos de parcela más utilizados en Seaborn:

  • Gráfico de dispersión. Un gráfico de dispersión se utiliza para visualizar la relación entre dos variables. La función scatterplot() de Seaborn proporciona una forma sencilla de crear gráficos de dispersión.
  • Trama de líneas. Un gráfico de líneas se utiliza para visualizar la tendencia de una variable a lo largo del tiempo. La función lineplot() de Seaborn proporciona una forma sencilla de crear gráficos lineales.
  • Histograma. Un histograma sirve para visualizar la distribución de una variable. La función histplot() de Seaborn proporciona una forma sencilla de crear histogramas.
  • Box Plot. Un diagrama de cajas se utiliza para visualizar la distribución de una variable. La función boxplot() de Seaborn proporciona una forma sencilla de crear gráficos de caja.
  • Trama de violines. Un gráfico de violín es similar a un gráfico de cajas, pero proporciona una visión más detallada de la distribución de los datos. La función violinplot() de Seaborn proporciona una forma sencilla de crear gráficos de violín.
  • Mapa de calor. Se utiliza un mapa de calor para visualizar la correlación entre distintas variables. La función heatmap() de Seaborn proporciona una forma sencilla de crear mapas de calor.
  • Pairplot. Un gráfico de pares se utiliza para visualizar la relación entre múltiples variables. La función pairplot() de Seaborn proporciona una forma sencilla de crear gráficos de pares.

Veremos ejemplos y explicaciones detalladas de cada uno de ellos en la siguiente sección de este tutorial.

Ejemplos de Seaborn

Gráficos de dispersión Seaborn

Los gráficos de dispersión se utilizan para visualizar la relación entre dos variables continuas. Cada punto del gráfico representa un único punto de datos, y la posición del punto en los ejes x e y representa los valores de las dos variables. 

El gráfico puede personalizarse con diferentes colores y marcadores para ayudar a distinguir los distintos grupos de puntos de datos. En Seaborn, pueden crearse gráficos de dispersión utilizando la función scatterplot()

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")

sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

Salida:

Gráfico de dispersión de Seaborn

Este sencillo gráfico puede mejorarse personalizando los parámetros `hue` y `size` del gráfico. He aquí cómo:

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




tips = sns.load_dataset("tips")




# customize the scatter plot

sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="sex", size="size", sizes=(50, 200), data=tips)




# add labels and title

plt.xlabel("Total Bill")

plt.ylabel("Tip")

plt.title("Relationship between Total Bill and Tip")




# display the plot

plt.show()

Salida:

Color del gráfico de dispersión de Seaborn

En este ejemplo, hemos utilizado la librería `seaborn` para un simple gráfico de dispersión y hemos utilizado `matplotlib` para personalizar aún más el gráfico de dispersión.

Parcelas Seaborn

Los gráficos de líneas se utilizan para visualizar las tendencias de los datos a lo largo del tiempo u otras variables continuas. En un gráfico lineal, cada punto de datos está conectado por una línea, creando una curva suave. En Seaborn, se pueden crear gráficos lineales utilizando la función lineplot()

import seaborn as sns

fmri = sns.load_dataset("fmri")

sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri)

Salida:

línea de trazado seaborn

Podemos personalizarlo fácilmente utilizando las columnas "evento" y "región" del conjunto de datos.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




fmri = sns.load_dataset("fmri")




# customize the line plot

sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", hue="event", style="region", markers=True, dashes=False, data=fmri)




# add labels and title

plt.xlabel("Timepoint")

plt.ylabel("Signal Intensity")

plt.title("Changes in Signal Intensity over Time")




# display the plot

plt.show()

Salida:

Parcela de línea Seaborn personalizada

De nuevo, hemos usado la librería `seaborn` para hacer un simple gráfico lineal y hemos usado la librería `matplotlib` para personalizar y mejorar el simple gráfico lineal. Puede echar un vistazo más en profundidad a los gráficos de líneas de Seaborn en nuestro tutorial independiente. 

Parcelas de barras Seaborn

Los diagramas de barras se utilizan para visualizar la relación entre una variable categórica y una variable continua. En un diagrama de barras, cada barra representa la media o la mediana (o cualquier agregación) de la variable continua para cada categoría. En Seaborn, se pueden crear gráficos de barras utilizando la función barplot()

import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset("titanic")

sns.barplot(x="class", y="fare", data=titanic)

Salida:

Gráfico de barras Seaborn

Personalicemos este gráfico incluyendo la columna "sexo" del conjunto de datos.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




titanic = sns.load_dataset("titanic")




# customize the bar plot

sns.barplot(x="class", y="fare", hue="sex", ci=None, palette="muted", data=titanic)




# add labels and title

plt.xlabel("Class")

plt.ylabel("Fare")

plt.title("Average Fare by Class and Gender on the Titanic")




# display the plot

plt.show()

Salida:

seaborn bar plot personalizado

Histogramas Seaborn

Los histogramas visualizan la distribución de una variable continua. En un histograma, los datos se dividen en intervalos y la altura de cada intervalo representa la frecuencia o el recuento de puntos de datos dentro de ese intervalo. En Seaborn, pueden crearse histogramas utilizando la función histplot().

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset("iris")

sns.histplot(x="petal_length", data=iris)

Salida:

Histograma Seaborn 2

Personalizar un histograma

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




iris = sns.load_dataset("iris")




# customize the histogram

sns.histplot(data=iris, x="petal_length", bins=20, kde=True, color="green")




# add labels and title

plt.xlabel("Petal Length (cm)")

plt.ylabel("Frequency")

plt.title("Distribution of Petal Lengths in Iris Flowers")




# display the plot

plt.show()

Salida:

seaborn histograma personalizado

Parcelas de densidad Seaborn

Los gráficos de densidad, también conocidos como gráficos de densidad del núcleo, son un tipo de visualización de datos que muestra la distribución de una variable continua. Son similares a los histogramas, pero en lugar de representar los datos en forma de barras, los gráficos de densidad utilizan una curva suave para estimar la densidad de los datos. En Seaborn, pueden crearse gráficos de densidad utilizando la función kdeplot()

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")

sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill")

Salida:

parcela de densidad seaborn

Mejoremos la trama personalizándola.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load the "tips" dataset from Seaborn

tips = sns.load_dataset("tips")




# Create a density plot of the "total_bill" column from the "tips" dataset

# We use the "hue" parameter to differentiate between "lunch" and "dinner" meal times

# We use the "fill" parameter to fill the area under the curve

# We adjust the "alpha" and "linewidth" parameters to make the plot more visually appealing

sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", hue="time", fill=True, alpha=0.6, linewidth=1.5)




# Add a title and labels to the plot using Matplotlib

plt.title("Density Plot of Total Bill by Meal Time")

plt.xlabel("Total Bill ($)")

plt.ylabel("Density")




# Show the plot

plt.show()

Salida:

parcela de densidad seaborn personalizada

Gráficos de caja Seaborn

Los gráficos de caja son un tipo de visualización que muestra la distribución de un conjunto de datos. Suelen utilizarse para comparar la distribución de una o varias variables en distintas categorías.

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

Salida:

seaborn box plot

Personalice el gráfico de caja incluyendo la columna `tiempo` del conjunto de datos.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# load the tips dataset from Seaborn

tips = sns.load_dataset("tips")




# create a box plot of total bill by day and meal time, using the "hue" parameter to differentiate between lunch and dinner

# customize the color scheme using the "palette" parameter

# adjust the linewidth and fliersize parameters to make the plot more visually appealing

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="time", data=tips, palette="Set3", linewidth=1.5, fliersize=4)




# add a title, xlabel, and ylabel to the plot using Matplotlib functions

plt.title("Box Plot of Total Bill by Day and Meal Time")

plt.xlabel("Day of the Week")

plt.ylabel("Total Bill ($)")




# display the plot

plt.show()

seaborn box plot personalizado

Parcelas para violín Seaborn

Un gráfico de violín es un tipo de visualización de datos que combina aspectos de los gráficos de caja y de densidad. Muestra una estimación de la densidad de los datos, normalmente suavizada por un estimador de densidad kernel, junto con el rango intercuartílico (IQR) y la mediana en forma de diagrama de caja. 

La anchura del violín representa la estimación de la densidad, con partes más anchas que indican una mayor densidad, y la IQR y la mediana se muestran como un punto blanco y una línea dentro del violín.

import seaborn as sns




# load the iris dataset from Seaborn

iris = sns.load_dataset("iris")




# create a violin plot of petal length by species

sns.violinplot(x="species", y="petal_length", data=iris)




# display the plot

plt.show()

Salida:

seaborn violin plot

Mapas de calor Seaborn

Un mapa de calor es una representación gráfica de datos que utiliza colores para representar el valor de una variable en un espacio bidimensional. Los mapas de calor se utilizan habitualmente para visualizar la correlación entre distintas variables de un conjunto de datos.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load the dataset

tips = sns.load_dataset('tips')




# Create a heatmap of the correlation between variables

corr = tips.corr()

sns.heatmap(corr)




# Show the plot

plt.show()

Salida:

mapa de calor seaborn

Otro ejemplo de mapa de calor utilizando el conjunto de datos `flights`.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load the dataset

flights = sns.load_dataset('flights')




# Pivot the data

flights = flights.pivot('month', 'year', 'passengers')




# Create a heatmap

sns.heatmap(flights, cmap='Blues', annot=True, fmt='d')




# Set the title and axis labels

plt.title('Passengers per month')

plt.xlabel('Year')

plt.ylabel('Month')




# Show the plot

plt.show()

Salida:

mapa de calor seaborn personalizado

En este ejemplo, utilizamos el conjunto de datos `flights` de la biblioteca `seaborn`. Pivotamos los datos para adaptarlos a la representación de mapas térmicos utilizando el método .pivot(). A continuación, creamos un mapa de calor utilizando la función sns.heatmap() y pasamos la variable de vuelos pivotados como argumento. 

Parcelas Seaborn

Los gráficos de pares son un tipo de visualización en el que se muestran múltiples gráficos de dispersión por pares en un formato matricial. Cada diagrama de dispersión muestra la relación entre dos variables, mientras que los diagramas diagonales muestran la distribución de las variables individuales.

import seaborn as sns




# Load iris dataset

iris = sns.load_dataset("iris")




# Create pair plot

sns.pairplot(data=iris)




# Show plot

plt.show()

Salida:

parcelas de pareja seaborn

Podemos personalizar este gráfico utilizando los parámetros `hue` y `diag_kind`.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load iris dataset

iris = sns.load_dataset("iris")




# Create pair plot with custom settings

sns.pairplot(data=iris, hue="species", diag_kind="kde", palette="husl")




# Set title

plt.title("Iris Dataset Pair Plot")




# Show plot

plt.show()

Salida:

seaborn pair parcelas personalizadas

Parcelas conjuntas Seaborn

El gráfico conjunto es una potente técnica de visualización de seaborn que combina dos gráficos diferentes en una visualización: un gráfico de dispersión y un histograma. El diagrama de dispersión muestra la relación entre dos variables, mientras que el histograma muestra la distribución de cada variable individual. Esto permite un análisis más exhaustivo de los datos, ya que muestra la correlación entre las dos variables y sus distribuciones individuales.

A continuación se muestra un ejemplo sencillo de construcción de un gráfico conjunto seaborn utilizando el conjunto de datos iris:

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# load iris dataset

iris = sns.load_dataset("iris")




# plot a joint plot of sepal length and sepal width

sns.jointplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris)




# display the plot

plt.show()

Salida:

seaborn unir parcelas

Rejillas facetadas Seaborn

FacetGrid es una potente herramienta seaborn que permite visualizar la distribución de una variable así como la relación entre dos variables, a través de niveles de variables categóricas adicionales. 

FacetGrid crea una cuadrícula de subparcelas basada en los valores únicos de la variable categórica especificada.

import seaborn as sns




# load the tips dataset

tips = sns.load_dataset('tips')




# create a FacetGrid for day vs total_bill

g = sns.FacetGrid(tips, col="day")




# plot histogram for total_bill in each day

g.map(sns.histplot, "total_bill")

Salida:

rejillas facetadas seaborn

Python Seaborn Cheat Sheet
Esta hoja de trucos Python Seaborn con ejemplos de código le guía a través de la biblioteca de visualización de datos que se basa en Matplotlib.

Personalización de las parcelas Seaborn

Seaborn es una potente biblioteca de visualización de datos que ofrece numerosas formas de personalizar el aspecto de los gráficos. Personalizar los gráficos de Seaborn es una parte esencial de la creación de visualizaciones significativas y visualmente atractivas. 

He aquí algunos ejemplos de personalización de parcelas seaborn:

Cambiar la paleta de colores

He aquí un ejemplo de cómo puede cambiar la paleta de colores de sus parcelas seaborn:

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load sample dataset

tips = sns.load_dataset("tips")




# Create a scatter plot with color palette

sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", data=tips, palette="Set2")




# Customize plot

plt.title("Total Bill vs Tip")

plt.xlabel("Total Bill ($)")

plt.ylabel("Tip ($)")

plt.show()

Salida:

paleta de colores cambiante

Ajustar el tamaño de la figura

Para ajustar el tamaño de las cifras en sus parcelas seaborn, puede utilizar el ejemplo siguiente como guía: 

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load sample dataset

iris = sns.load_dataset("iris")




# Create a violin plot with adjusted figure size

plt.figure(figsize=(8,6))

sns.violinplot(x="species", y="petal_length", data=iris)




# Customize plot

plt.title("Petal Length Distribution by Species")

plt.xlabel("Species")

plt.ylabel("Petal Length (cm)")

plt.show()

Salida:

ajustar el tamaño de la figura

Añadir anotaciones

Las anotaciones pueden facilitar la lectura de las visualizaciones. A continuación te mostramos un ejemplo de cómo añadirlos: 

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt




# Load sample dataset

diamonds = sns.load_dataset("diamonds")




# Create a scatter plot with annotations

sns.scatterplot(x="carat", y="price", data=diamonds)




# Add annotations

plt.text(1, 18000, "Large, Expensive Diamonds", fontsize=12, color="red")

plt.text(2.5, 5000, "Small, Affordable Diamonds", fontsize=12, color="blue")




# Customize plot

plt.title("Diamond Prices by Carat")

plt.xlabel("Carat (ct)")

plt.ylabel("Price ($)")

plt.show()

Salida:

añadir anotaciones

Buenas prácticas para la visualización de Seaborn

Elija el tipo de gráfico adecuado para sus datos

Seaborn ofrece una amplia gama de tipos de gráficos, cada uno diseñado para distintos tipos de datos y análisis. Es importante elegir el tipo de gráfico adecuado para comunicar eficazmente los resultados. Por ejemplo, un gráfico de dispersión puede ser más apropiado para visualizar la relación entre dos variables continuas, mientras que un gráfico de barras puede ser más apropiado para visualizar datos categóricos.

Utilizar el color con eficacia

El color puede ser una poderosa herramienta para la visualización de datos, pero es importante utilizarlo con eficacia. Evite utilizar demasiados colores o colores demasiado brillantes, ya que pueden dificultar la lectura de la visualización. En su lugar, utilice el color para resaltar la información importante o para agrupar puntos de datos similares.

Etiqueta tus ejes y utiliza títulos claros

Las etiquetas y los títulos son esenciales para una visualización eficaz de los datos. Asegúrese de etiquetar los ejes con claridad y de poner un título descriptivo a la visualización. Esto ayudará a su público a entender el mensaje que intenta transmitir.

Tenga en cuenta al público

Al crear visualizaciones, es importante tener en cuenta la audiencia y el mensaje que se intenta comunicar. Si su público no es técnico, utilice un lenguaje claro y conciso, evite la jerga técnica y ofrezca explicaciones claras de cualquier concepto estadístico.

Utilizar análisis estadísticos adecuados

Seaborn proporciona una serie de funciones estadísticas que puede utilizar para analizar sus datos. Al elegir una función estadística, asegúrese de elegir la más adecuada para sus datos y su pregunta de investigación.

Personalice sus visualizaciones

En Seaborn encontrará una amplia gama de opciones de personalización que podrá utilizar para mejorar sus visualizaciones. Experimente con distintos tipos de letra, estilos y colores para encontrar el que mejor comunique su mensaje.

Comparación de Seaborn con otras bibliotecas de ploteo

Seaborn contra Matplotlib

Seaborn está construido sobre Matplotlib y proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos. Mientras que Matplotlib es una biblioteca de trazado de uso general, Seaborn está diseñada específicamente para la visualización de datos estadísticos. 

Seaborn ofrece varias ventajas sobre Matplotlib, como una sintaxis más sencilla para crear gráficos complejos, soporte integrado para visualizaciones estadísticas y una configuración por defecto estéticamente agradable que puede personalizarse fácilmente. 

Además, Seaborn ofrece varios tipos de gráficos especializados que no están disponibles en Matplotlib, como los gráficos de violín y los gráficos de enjambre.

Seaborn contra Pandas

Pandas es una potente biblioteca de manipulación de datos en Python que ofrece una amplia gama de funcionalidades para trabajar con datos estructurados. Mientras que Pandas ofrece capacidades básicas de trazado a través de su método DataFrame.plot(), Seaborn proporciona una funcionalidad de visualización más avanzada que está específicamente diseñada para datos estadísticos. 

Las funciones de Seaborn están optimizadas para trabajar con estructuras de datos Pandas, lo que facilita la creación de una amplia gama de visualizaciones informativas directamente a partir de marcos de datos Pandas. 

Seaborn también ofrece tipos de gráficos especializados, como cuadrículas de facetas y gráficos de pares, que no están disponibles en Pandas.

Seaborn contra Plotly

Plotly es una biblioteca web de visualización de datos que ofrece visualizaciones de datos interactivas y colaborativas. 

Mientras que Seaborn se centra principalmente en la creación de visualizaciones estáticas, Plotly ofrece visualizaciones más interactivas y dinámicas que pueden utilizarse en aplicaciones web o compartirse en línea. Plotly también ofrece varios tipos de gráficos especializados que no están disponibles en Seaborn, como gráficos de contorno y gráficos de superficie en 3D. 

Sin embargo, Seaborn ofrece una sintaxis más sencilla y una personalización más fácil para crear visualizaciones estáticas, lo que lo convierte en una mejor opción para determinados tipos de proyectos.

Conclusión

Seaborn es una potente biblioteca de visualización de datos en Python que proporciona una interfaz intuitiva y fácil de usar para crear gráficos estadísticos informativos. Gracias a su amplia gama de herramientas de visualización, Seaborn permite explorar y comunicar de forma rápida y eficaz información procedente de conjuntos de datos complejos. 

Desde gráficos de dispersión y de líneas hasta mapas térmicos y cuadrículas de facetas, Seaborn ofrece una amplia gama de visualizaciones que se adaptan a diferentes necesidades. Además, la capacidad de Seaborn para integrarse con Pandas y Numpy lo convierte en una herramienta indispensable para los analistas y científicos de datos. 

Con esta guía para principiantes de Python Seaborn, podrás empezar a explorar el mundo de la visualización de datos y comunicar tus conocimientos de forma eficaz a un público más amplio.

Si desea ampliar sus conocimientos sobre este tema, consulte nuestros cursos Introducción a la visualización de datos con Seaborn o Visualización de datos intermedia con Seaborn

A lo largo de estos cursos, aprenderá a utilizar las avanzadas herramientas de visualización de Seaborn para analizar diversos conjuntos de datos del mundo real, como la Encuesta sobre la vivienda en Estados Unidos, datos sobre matrículas universitarias e invitados de The Daily Show.

También puedes consultar esta hoja de trucos gratuita de Seaborn: 

Python Seaborn: Visualización estadística de datos
Una hoja de trucos de Seaborn con los cinco pasos básicos para crear bonitos gráficos estadísticos en Python.

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