Introducción a las tramas y subtramas relacionales

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Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

PrincipianteNivel de habilidad

4.8+

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¿Qué es Seaborn y cuándo debes utilizarlo? En este capítulo, ¡lo descubrirás! Además, aprenderás a crear gráficos de dispersión y de recuento tanto con listas de datos como con DataFrames de pandas. También conocerás una de las grandes ventajas de utilizar Seaborn: la posibilidad de añadir fácilmente una tercera variable a tus gráficos utilizando el color para representar diferentes subgrupos.

Exercise 1: Introducción a Seaborn Exercise 2: Hacer un gráfico de dispersión con listas Exercise 3: Hacer un gráfico de recuento con una lista Exercise 4: Utilizar pandas con Seaborn Exercise 5: Datos "ordenados" frente a datos "desordenados"Exercise 6: Hacer un gráfico de recuento con un DataFrame Exercise 7: Añadir una tercera variable con el tono Exercise 8: Gráficos de tono y dispersión Exercise 9: Gráficos de tono y recuento

En este capítulo, crearás y personalizarás gráficos que visualizan la relación entre dos variables cuantitativas. Para ello, utilizarás gráficos de dispersión y de líneas para explorar cómo cambia el nivel de contaminación atmosférica en una ciudad a lo largo de un día y cómo se relacionan los caballos de potencia con la eficiencia del combustible en los coches. También verás otra gran ventaja de utilizar Seaborn: ¡la posibilidad de crear fácilmente subtramas en una sola figura!

Exercise 1: Introducción a las tramas y subtramas relacionales

Ejercicio actual

Exercise 2: Crear subtramas con columna y fila Exercise 3: Crear subtramas de dos factores Exercise 4: Personalizar gráficos de dispersión Exercise 5: Cambiar el tamaño de los puntos del diagrama de dispersión Exercise 6: Cambiar el estilo de los puntos del gráfico de dispersión Exercise 7: Introducción a los gráficos lineales Exercise 8: Interpretación de gráficos lineales Exercise 9: Visualizar la desviación típica con gráficos de líneas Exercise 10: Trazar subgrupos en gráficos de líneas

Las variables categóricas están presentes en casi todos los conjuntos de datos, pero destacan especialmente en los datos de encuestas. En este capítulo aprenderás a crear y personalizar gráficos categóricos, como gráficos de caja, gráficos de barras, gráficos de recuento y gráficos de puntos. Por el camino, explorarás datos de encuestas a jóvenes sobre sus intereses, a estudiantes sobre sus hábitos de estudio y a hombres adultos sobre sus sentimientos acerca de la masculinidad.

Exercise 1: Gráficos de recuento y de barras Exercise 2: Gráficos de recuento Exercise 3: Diagramas de barras con porcentajes Exercise 4: Personalizar gráficos de barras Exercise 5: Diagramas de caja Exercise 6: Crea e interpreta un diagrama de cajas Exercise 7: Omitir valores atípicos Exercise 8: Ajustar los bigotes Exercise 9: Gráficos de puntos Exercise 10: Personalizar los gráficos de puntos Exercise 11: Gráficos de puntos con subgrupos

En este último capítulo, aprenderás a añadir títulos informativos a los gráficos y etiquetas a los ejes, ¡que son una de las partes más importantes de cualquier visualización de datos! También aprenderás a personalizar el estilo de tus visualizaciones para orientar más rápidamente a tu audiencia hacia los puntos clave. Después, pondrás en común todo lo que has aprendido en los ejercicios finales del curso.

Exercise 1: Cambiar el estilo y el color de la trama Exercise 2: Cambiar de estilo y de paleta Exercise 3: Cambiar la escala Exercise 4: Utilizar una paleta personalizada Exercise 5: Añadir títulos y etiquetas: Parte 1 Exercise 6: FacetGrids vs. AxesSubplots Exercise 7: Añadir un título a un objeto FacetGrid Exercise 8: Añadir títulos y etiquetas: Parte 2 Exercise 9: Añadir un título y etiquetas de eje Exercise 10: Rotar etiquetas x-tick Exercise 11: Unirlo todo Exercise 12: Diagrama de cajas con subgrupos Exercise 13: Diagrama de barras con subgrupos y subtramas Exercise 14: ¡Bien hecho! ¿Y ahora qué?