Introducción

En el análisis de datos, la capacidad de representar visualmente conjuntos de datos complejos es invaluable. Python, con su rico ecosistema de bibliotecas, está a la vanguardia de la visualización de datos y ofrece herramientas que van desde gráficos simples hasta diagramas interactivos avanzados. Entre ellos, Seaborn se distingue como una potente biblioteca de visualización de datos estadísticos, diseñada para hacer que la exploración y la comprensión de datos sean accesibles y estéticamente agradables. Este artículo examina una de las herramientas fundamentales de la visualización de datos: utilizar Box Plot en Python con Seaborn para obtener representaciones detalladas de conjuntos de datos.

Comprender la visualización de datos en Python

La visualización de datos de Python se beneficia de una variedad de bibliotecas. Estos incluyen Matplotlib, Seaborn, Plotly y Pandas Visualization. Cada uno tiene sus propias fortalezas para representar datos. La visualización no sólo ayuda en el análisis sino también a transmitir hallazgos y detectar tendencias. La elección de una biblioteca depende de las necesidades del proyecto. Puede abarcar desde la creación de gráficos simples hasta la creación de imágenes web interactivas.

Lea este artículo para dominar Box Plot en Python usando Seaborn!

Introducción a Seaborn como biblioteca de visualización de datos estadísticos

Seaborn se basa en Matplotlib y se integra estrechamente con Pandas DataFrames para ofrecer una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos. Simplifica el proceso de creación de visualizaciones complejas y proporciona estilos y paletas de colores predeterminados para hacer que los gráficos sean más atractivos y legibles visualmente. Seaborn se destaca en la creación de gráficos complejos con un código mínimo, lo que lo convierte en la opción preferida de estadísticos, científicos de datos y analistas.

Definición y significado de los diagramas de caja en el análisis de datos

Un diagrama de caja, también conocido como diagrama de caja y bigotes, es una forma estandarizada de mostrar la distribución de datos basada en un resumen de cinco números: mínimo, primer cuartil (Q1), mediana, tercer cuartil (Q3) y máximo. También puede indicar valores atípicos en el conjunto de datos. El cuadro representa el rango intercuartil (IQR), la línea dentro del cuadro muestra la mediana y los "bigotes" se extienden para mostrar el rango de los datos, excluyendo los valores atípicos. Los diagramas de caja son importantes por varias razones:

• Resumen eficiente: Proporcionan un resumen sucinto de la distribución y variabilidad de los datos sin detalles abrumadores, lo que los hace ideales para el análisis de datos preliminar.
• Comparación: Los diagramas de caja permiten una fácil comparación entre diferentes conjuntos de datos o grupos dentro de un conjunto de datos, destacando las diferencias en las medianas, los IQR y la distribución general de los datos.
• Detección de valores atípicos: Son fundamentales para identificar valores atípicos, lo que puede ser crucial para la limpieza de datos o la detección de anomalías.

Diagrama de caja usando Seaborn

La función de diagrama de caja de Seaborn es una herramienta versátil para crear diagramas de caja, que ofrece una amplia gama de parámetros para personalizar la visualización y adaptarla a sus necesidades de análisis de datos. Hay varios parámetros utilizados en la función de diagrama de caja.

seaborn.boxplot(datos=Ninguno, *, x=Ninguno, y=Ninguno, tono=Ninguno, orden=Ninguno, hue_order=Ninguno, orientar=Ninguno, color=Ninguno, paleta=Ninguno, saturación = 0.75, llenar=Verdadero, esquivar = 'automático', width = 0.8, brecha=0, whis=1.5, color de línea = 'automático', ancho de línea = Ninguno, tamaño del volante = Ninguno, hue_norm=Ninguno, Native_scale=Falso, log_scale=Ninguno, formateador=Ninguno, leyenda = 'automático', hacha=Ninguno, ** kwargs)

Creemos un diagrama de caja básico usando Seaborn:

Aquí hay un desglose de los parámetros clave que puede usar con el diagrama de caja de Seaborn:

Parametros basicos

• x, y, tono: Entradas para trazar datos de formato largo. xey son nombres de variables en datos o datos vectoriales. El tono se utiliza para identificar diferentes grupos, agregando otra dimensión a la trama para comparar.
• datos: Conjunto de datos para trazar. Puede ser un Pandas DataFrame, una matriz o una lista de matrices.

Parámetros estéticos

• orden, tono_order: Especifique el orden de los niveles del diagrama de caja. El orden afecta el orden de los cuadros en sí si los datos son categóricos. hue_order controla el orden de los tonos cuando se utiliza una variable de tono.
• orientar: Orientación del gráfico ('v' para vertical o 'h' para horizontal). Se determina automáticamente en función de las variables de entrada si no se especifica.
• Color: Color para todos los elementos de los diagramas de caja. Puede resultar útil cuando necesita una combinación de colores diferente a la predeterminada.
• paleta: Colores a utilizar para los diferentes niveles de la variable de tono. Permite un mapeo de colores personalizado para una mejor distinción entre grupos.
• saturación: Proporción de la saturación original para dibujar colores. Reducirlo puede mejorar la legibilidad cuando se utilizan colores de alta saturación.

Parámetros de caja

• anchura: Ancho del elemento completo (caja y bigotes). Ajustar esto puede ayudar al trazar muchos grupos para evitar superposiciones o hacer que el gráfico sea más fácil de leer.
• esquivar: Al usar tono, establecer esquivar en Falso trazará los elementos en la categoría de tono uno al lado del otro. De forma predeterminada, es Verdadero, lo que significa que los elementos se esquivan para que cada cuadro esté claramente separado.

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Parámetros de bigotes y valores atípicos

• whis: Define el alcance de los bigotes más allá del primer y tercer cuartil. Puede ser una secuencia de percentiles (p. ej., [5, 95]) que especifique percentiles exactos para los bigotes o un número que indique una proporción del IQR (el valor predeterminado es 1.5).
• ancho de línea: Ancho de las líneas grises que enmarcan los elementos de la trama.

Conclusión

En nuestra exploración de diagramas de caja en Python usando Seaborn, hemos visto una poderosa herramienta para la visualización de datos estadísticos. Seaborn simplifica datos complejos en diagramas de caja reveladores con su elegante sintaxis y opciones de personalización. Estos gráficos ayudan a identificar tendencias centrales, variabilidades y valores atípicos, lo que hace que el análisis comparativo y la exploración de datos sean eficientes.

El uso de los diagramas de caja de Seaborn no se trata sólo de elementos visuales; se trata de descubrir narrativas ocultas dentro de sus datos. Hace que la información compleja sea accesible y procesable. Este viaje es un trampolín para dominar la visualización de datos en Python, fomentando mayores descubrimientos e innovación.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/02/box-plot-in-python-using-seaborn/