Una guía completa para crear diagramas de caja en Python usando Seaborn
Los diagramas de caja son una poderosa herramienta de visualización que nos permite comprender la distribución de un conjunto de datos. Proporcionan un resumen de los valores mínimo, primer cuartil, mediana, tercer cuartil y máximo de un conjunto de datos, así como cualquier posible valor atípico. En este artículo, exploraremos cómo crear diagramas de caja en Python usando la biblioteca Seaborn.
Seaborn es una popular biblioteca de visualización de datos construida sobre Matplotlib. Proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos hermosos e informativos. Los diagramas de caja son uno de los muchos tipos de diagramas que Seaborn puede generar sin esfuerzo.
Para comenzar, asegúrese de tener instalado Seaborn. Puedes instalarlo usando pip:
"`
pip instalar seaborn
"`
Una vez que haya instalado Seaborn, puede importarlo a su script Python o Jupyter Notebook:
“`pitón
importar seaborn como sns
"`
Ahora, profundicemos en la creación de diagramas de caja con Seaborn.
Paso 1: Cargue los datos
Antes de que podamos crear un diagrama de caja, necesitamos algunos datos con los que trabajar. Seaborn proporciona conjuntos de datos integrados que podemos utilizar para practicar. Para esta guía, utilizaremos el conjunto de datos de "propinas", que contiene información sobre las propinas que dan los clientes en un restaurante.
“`pitón
importar seaborn como sns
# Cargue el conjunto de datos de "consejos"
consejos = sns.load_dataset ("consejos")
"`
Paso 2: crea un diagrama de caja básico
Para crear un diagrama de caja básico usando Seaborn, podemos usar la función `boxplot()`. Esta función toma los datos así como parámetros opcionales para personalizar la apariencia del gráfico.
“`pitón
importar seaborn como sns
# Crea un diagrama de caja básico
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”])
"`
En este ejemplo, estamos creando un diagrama de caja de la columna "total_bill" a partir del conjunto de datos "propinas". El parámetro `x` especifica los datos que se trazarán en el eje x.
Paso 3: personaliza el diagrama de caja
Seaborn ofrece una amplia gama de opciones de personalización para hacer que sus diagramas de caja sean más informativos y visualmente atractivos. Aquí están algunos ejemplos:
– Agregar un título y etiquetas a los ejes:
“`pitón
importar seaborn como sns
importar matplotlib.pyplot como plt
# Crea un diagrama de caja básico
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”])
# Agregar un título y etiquetas
plt.title(“Gráfico de caja de la factura total”)
plt.xlabel(“Factura total”)
plt.ylabel(“Frecuencia”)
"`
– Cambiar la paleta de colores:
“`pitón
importar seaborn como sns
# Crea un diagrama de caja básico con una paleta de colores diferente
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”], paleta=”Azul”)
"`
– Agrupar los datos por otra variable:
“`pitón
importar seaborn como sns
# Crea un diagrama de caja agrupado por día de la semana.
sns.boxplot(x=”día”, y=”total_bill”, datos=propinas)
"`
En este ejemplo, agrupamos los datos por la columna "día" y trazamos la columna "total_bill" en el eje y.
Paso 4: Manejo de valores atípicos
Los diagramas de caja son particularmente útiles para identificar valores atípicos en un conjunto de datos. Seaborn ofrece opciones para manejar valores atípicos de diferentes maneras. De forma predeterminada, Seaborn muestra puntos de datos individuales que se consideran valores atípicos. Sin embargo, puedes eliminar o cambiar la apariencia de los valores atípicos usando el parámetro "showfliers".
Para eliminar valores atípicos:
“`pitón
importar seaborn como sns
# Crea un diagrama de caja sin mostrar valores atípicos
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”], showfliers=False)
"`
Para cambiar la apariencia de valores atípicos:
“`pitón
importar seaborn como sns
# Crea un diagrama de caja con un estilo de marcador diferente para los valores atípicos
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”], flierprops={“marcador”: “o”, “markerfacecolor”: “rojo”, “marcador”: 8})
"`
Paso 5: guarde el diagrama de caja
Una vez que haya creado su diagrama de caja, es posible que desee guardarlo como un archivo de imagen para usarlo o compartirlo en el futuro. Seaborn proporciona una forma sencilla de guardar gráficos utilizando la función `savefig()` de Matplotlib.
“`pitón
importar seaborn como sns
importar matplotlib.pyplot como plt
# Crea un diagrama de caja básico
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”])
# Guarde el trazado como un archivo de imagen.
plt.savefig(“box_plot.png”)
"`
En este ejemplo, el diagrama de caja se guardará como "box_plot.png" en el directorio actual.
Conclusión
Los diagramas de caja son una herramienta valiosa para visualizar la distribución de un conjunto de datos. Seaborn facilita la creación de diagramas de caja informativos y visualmente atractivos en Python. Si sigue esta guía completa, ahora debería comprender bien cómo crear diagramas de caja con Seaborn y personalizarlos para satisfacer sus necesidades. ¡Feliz conspiración!
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- Fuente: Inteligencia de datos de Platón.
- Enlace de origen: https://zephyrnet.com/box-plot-in-python-using-seaborn-a-comprehensive-guide/
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- Fuente: https://platodata.network/platowire/a-comprehensive-guide-to-creating-box-plots-in-python-using-seaborn/
