Las mejores bibliotecas de visualización de Python para convertir datos en información
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- Amber de Ligt
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La visualización de datos es un componente crítico en el mundo de la ciencia de datos, y Python, con su rico ecosistema de bibliotecas, se posiciona como una herramienta destacada para esta tarea. Pero, con tantas bibliotecas para elegir, ¿cómo decides cuál es la mejor biblioteca de visualización de Python para tus necesidades? Este artículo tiene como objetivo responder a esa pregunta proporcionando una comparación exhaustiva de algunas de las bibliotecas de visualización de Python más populares: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh y la estrella emergente PyGWalker.
En el campo de la visualización de datos en Python, estas bibliotecas se han establecido como las herramientas preferidas tanto para principiantes como para expertos. Ya sea que quieras crear gráficos estadísticos simples o visualizaciones web interactivas y complejas, hay una biblioteca de Python perfecta para ti. Sumérgete y exploremos estas bibliotecas en detalle.
Matplotlib: La opción más completa
Matplotlib es una de las bibliotecas de Python más utilizadas para visualización de datos. Es completa, potente y flexible, lo que la convierte en una excelente opción para crear visualizaciones simples y complejas. Con Matplotlib, puedes generar gráficos de líneas, gráficos de dispersión, gráficos de barras, gráficos de error, histogramas y mucho más.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()Este ejemplo simple muestra cómo crear un gráfico de líneas básico utilizando Matplotlib. Pero no dejes que la simplicidad te engañe. El verdadero poder de Matplotlib radica en su flexibilidad. Puedes personalizar cada aspecto de tu gráfico, desde las etiquetas y leyendas hasta los esquemas de color y diseño.
Seaborn: La opción fácil de usar
Seaborn es otra biblioteca de visualización de Python popular. Construida sobre Matplotlib, Seaborn proporciona una interfaz de alto nivel para crear visualizaciones hermosas y estadísticamente informadas. Es fácil de usar e intuitiva, lo que la convierte en una excelente opción para principiantes.
import seaborn as sns
import pandas as pd
# Cargar el conjunto de datos de ejemplo "tips"
tips = sns.load_dataset("tips")
# Crear un gráfico de caja para mostrar las distribuciones en función de los días
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)En este ejemplo, estamos utilizando el conjunto de datos integrado de Seaborn "tips" para crear un gráfico de caja. Seaborn se destaca en la creación de trazados estadísticos complejos con solo unas pocas líneas de código. Además, se integra bien con la biblioteca Pandas, lo que facilita la visualización de datos directamente desde DataFrames.
Plotly: La opción basada en la web
Si deseas crear visualizaciones interactivas basadas en la web, Plotly es la biblioteca adecuada para ti. Plotly te permite crear una amplia variedad de gráficos interactivos, incluyendo gráficos en 3D, mapas geográficos e incluso visualizaciones animadas.
import plotly.express as px
# Crear un sencillo gráfico interactivo de dispersión
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", size='petal_length', hover_data=['petal_width'])
fig.show()En este ejemplo, estamos utilizando Plotly Express, una interfaz de alto nivel para Plotly, para crear un gráfico de dispersión interactivo. Con Plotly, tus visualizaciones son
PyGWalker: Crea visualizaciones arrastrando y soltando
PyGWalker es otra opción popular en el panorama de las bibliotecas de visualización de Python. Es una biblioteca de Python diseñada para el análisis exploratorio de datos con visualización. PyGWalker simplifica tu flujo de trabajo de análisis de datos y visualización de datos en el entorno de Jupyter Notebook, convirtiendo tu DataFrame de pandas y DataFrame de polars en una interfaz de usuario similar a Tableau para la exploración visual.
(Imagen: Desata el explorador de datos interior con PyGWalker (opens in a new tab)](https://github.com/Kanaries/pygwalker (opens in a new tab))
import pandas as pd
import pygwalker as pyg
# Cargar tus datos en un DataFrame
df = pd.read_csv('bikesharingdc.csv', parse_dates=['date'])
# Llamar a Graphic Walker con el DataFrame
gwalker = pyg.walk(df)En este ejemplo, estamos utilizando PyGWalker para cargar un DataFrame y luego crear una interfaz de usuario similar a Tableau para la exploración visual. PyGWalker se integra bien con Jupyter Notebook y otros cuadernos basados en Jupyter, lo que permite a los científicos de datos analizar datos y visualizar patrones con simples operaciones de arrastrar y soltar.
Puedes probar PyGWalker en uno de los siguientes cuadernos en línea:
| Ejecutar en Kaggle (opens in a new tab) | Ejecutar en Colab (opens in a new tab) |
|---|---|
 (opens in a new tab) |  (opens in a new tab) |
PyGWalker se llama así por sus siglas en inglés Python binding of Graphic Walker. Es un tipo diferente de alternativa de código abierto a Tableau, y está ganando popularidad por su interfaz fácil de usar y su potente capacidad de visualización. Puedes obtener más información sobre PyGWalker en su página de GitHub (opens in a new tab).
Bokeh: La opción interactiva
Bokeh es una biblioteca de Python para crear visualizaciones interactivas para los navegadores web modernos. Está diseñada para ayudarte a crear gráficos interactivos, paneles y aplicaciones de datos. La fortaleza de Bokeh radica en su capacidad para crear visualizaciones complejas y elegantes de manera sencilla.
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.iris import flowers
# Crear un nuevo gráfico con título y etiquetas de los ejes
p = figure(title="Morfología del iris", x_axis_label='Longitud del pétalo', y_axis_label='Anchura del pétalo')
# Agregar un renderizador de dispersión con leyenda y color de relleno
p.circle(flowers["petal_length"], flowers["petal_width"], legend_label="Pétalo", fill_color="red")
# Mostrar los resultados
show(p)En este ejemplo, estamos utilizando Bokeh para crear un gráfico de dispersión interactivo. Con Bokeh, puedes crear una amplia gama de gráficos interactivos que son perfectos para presentaciones y paneles basados en la web.
Cada una de estas bibliotecas tiene sus fortalezas y se adapta a diferentes tipos de tareas. Ya sea que seas un principiante que busca una biblioteca fácil de usar o un científico de datos experimentado que necesita herramientas poderosas, las bibliotecas de visualización de Python tienen algo que ofrecer. Y con la estrella emergente PyGWalker uniéndose a las filas, el panorama de la visualización.
Puedes probar PyGWalker en uno de los cuadernos en línea aquí:
| Ejecutar en Kaggle (opens in a new tab) | Ejecutar en Colab (opens in a new tab) |
|---|---|
| (opens in a new tab) | (opens in a new tab) |
PyGWalker se llama así como abreviatura de Python binding of Graphic Walker. Es un tipo diferente de alternativa de código abierto a Tableau, y está ganando popularidad por su interfaz fácil de usar y sus potentes capacidades de visualización. Puedes obtener más información sobre PyGWalker en su página de GitHub (opens in a new tab).
Bokeh: La opción interactiva
Bokeh es una biblioteca de Python para crear visualizaciones interactivas para navegadores web modernos. Está diseñada para ayudarte a crear gráficos interactivos, paneles y aplicaciones de datos. La fortaleza de Bokeh radica en su capacidad para crear visualizaciones complejas y elegantes de manera sencilla.
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.iris import flowers
# Crea un nuevo gráfico con un título y etiquetas de ejes
p = figure(title="Morfología del Iris", x_axis_label='Longitud del Pétalo', y_axis_label='Ancho del Pétalo')
# Añade un renderizador de dispersión con leyenda y color de relleno
p.circle(flowers["longitud_del_pétalo"], flowers["ancho_del_pétalo"], legend_label="Pétalo", fill_color="red")
# Muestra los resultados
show(p)En este ejemplo, estamos utilizando Bokeh para crear un gráfico de dispersión interactivo. Con Bokeh, puedes crear una amplia variedad de gráficos interactivos que son perfectos para presentaciones y paneles basados en web.
Cada una de estas bibliotecas tiene sus fortalezas y está adaptada a diferentes tipos de tareas. Ya sea que seas un principiante buscando una biblioteca fácil de usar o un científico de datos experimentado que necesita herramientas poderosas, las bibliotecas de visualización de Python tienen algo que ofrecer. Y con la estrella en ascenso PyGWalker uniéndose a las filas, el panorama de visualización de Python continúa evolucionando y ampliándose.
Elegir la biblioteca de visualización de Python correcta
La elección de la biblioteca de visualización de Python correcta depende en gran medida de tus necesidades específicas y la naturaleza de tu proyecto. Si estás buscando una biblioteca integral que pueda manejar una amplia gama de tareas de visualización, Matplotlib es una opción sólida. Para aquellos que prefieren una interfaz más fácil de usar e intuitiva, Seaborn es una excelente opción. Si necesitas crear visualizaciones interactivas basadas en la web, Plotly y Bokeh son contendientes fuertes.
Sin embargo, si buscas una biblioteca que ofrezca una interfaz de usuario similar a Tableau para la exploración visual, vale la pena considerar la estrella en ascenso PyGWalker. Se integra bien con Jupyter Notebook y otros cuadernos basados en Jupyter, lo que permite a los científicos de datos analizar datos y visualizar patrones con operaciones simples de arrastrar y soltar.
Al final, la mejor biblioteca de visualización de Python es aquella que se adapte mejor a tus necesidades. Al comprender las fortalezas y capacidades de cada biblioteca, puedes tomar una decisión informada y elegir la biblioteca que te ayude mejor a alcanzar tus objetivos de visualización de datos.
Preguntas frecuentes
Para ayudarte a comprender mejor las bibliotecas de visualización de Python, aquí tienes algunas preguntas frecuentes:
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¿Cuál es la mejor biblioteca de visualización de Python para principiantes?
Seaborn suele recomendarse para principiantes debido a su interfaz fácil de usar e intuitiva. Se basa en Matplotlib y proporciona una interfaz de alto nivel para crear visualizaciones hermosas e informadas estadísticamente. Sin embargo, la mejor biblioteca para un principiante dependerá de sus necesidades específicas y la naturaleza de su proyecto.
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¿Las bibliotecas de visualización de Python pueden crear visualizaciones interactivas basadas en la web?
Sí, bibliotecas como Plotly y Bokeh están diseñadas específicamente para crear visualizaciones interactivas basadas en la web. Te permiten crear una amplia variedad de gráficos interactivos que son perfectos para presentaciones y paneles basados en web.
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¿Cómo elijo la biblioteca de visualización de Python adecuada para mis necesidades?
La elección de la biblioteca de visualización de Python adecuada depende en gran medida de tus necesidades específicas y la naturaleza de tu proyecto. Considera factores como la complejidad de las visualizaciones que necesitas crear, si necesitas crear visualizaciones interactivas basadas en la web y tu nivel de experiencia con Python y visualización de datos.