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Tutoriales
Seaborn
ūüďä Tutorial de Boxplot en Seaborn: C√≥mo crear gr√°ficos de caja personalizados en Python

ūüďä Tutorial de Boxplot en Seaborn: C√≥mo crear gr√°ficos de caja personalizados en Python

Los boxplots son una herramienta esencial en el campo de la ciencia de datos, proporcionando un resumen estad√≠stico de los datos y ayudando a comprender la distribuci√≥n de los mismos. Son particularmente √ļtiles durante la fase de An√°lisis Exploratorio de Datos (EDA) de los proyectos de ciencia de datos. Este tutorial se centrar√° en la creaci√≥n de boxplots utilizando la biblioteca Seaborn en Python, una herramienta poderosa para gr√°ficos estad√≠sticos y visualizaci√≥n de datos. Exploraremos la funci√≥n boxplot de Seaborn, su sintaxis y c√≥mo personalizarla seg√ļn sus necesidades.

Seaborn es una biblioteca de visualizaci√≥n de datos de Python basada en matplotlib. Proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gr√°ficos estad√≠sticos atractivos e informativos. Una de las caracter√≠sticas clave de Seaborn es su capacidad para crear boxplots, que son representaciones gr√°ficas de res√ļmenes de cinco n√ļmeros de nuestros datos. La funci√≥n boxplot de Seaborn, seaborn.boxplot(), es una herramienta poderosa que nos permite crear estos gr√°ficos con facilidad y flexibilidad.

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¬ŅQu√© es un Boxplot de Seaborn y c√≥mo se utiliza?

Un boxplot de Seaborn es un método para representar gráficamente grupos de datos numéricos a través de sus cuartiles. Proporciona un resumen visual de los datos, donde el cuadro representa el rango intercuartílico (el 50% central de los datos), la línea dentro del cuadro es la mediana y los bigotes representan el rango de los datos. Los valores atípicos, si los hay, se representan como puntos individuales fuera de los bigotes.

Los boxplots se utilizan para comparar distribuciones entre diferentes conjuntos de datos. Por ejemplo, es posible que desee comparar la distribuci√≥n de las puntuaciones de los ex√°menes entre diferentes aulas o la distribuci√≥n de las temperaturas en diferentes meses. La funci√≥n boxplot de Seaborn facilita la creaci√≥n de estos gr√°ficos y su personalizaci√≥n seg√ļn sus necesidades.

Creación de un Boxplot de Seaborn en Python

Para crear un boxplot de Seaborn, primero debe importar la biblioteca Seaborn. Puede hacer esto con la siguiente línea de código:

import seaborn as sns

A continuación, debe cargar sus datos. Seaborn puede manejar marcos de datos de Pandas, por lo que puede cargar sus datos en un marco de datos y luego pasarlo a la función boxplot de Seaborn. Aquí tienes un ejemplo:

## Cargar el conjunto de datos de ejemplo "tips"
tips = sns.load_dataset("tips")
 
## Crear un boxplot
sns.boxplot(x=tips["total_bill"])

En este ejemplo, estamos cargando el conjunto de datos de ejemplo "tips" de Seaborn y creando un boxplot de los montos totales de la factura.

Personalización del aspecto de un Boxplot de Seaborn

Los boxplots de Seaborn se pueden personalizar de muchas formas para mejorar su apariencia y hacerlos más informativos. Aquí tienes algunos ejemplos de cómo puedes personalizar tus boxplots de Seaborn:

Cambio de la orientación

De forma predeterminada, Seaborn crea boxplots verticales. Sin embargo, puedes crear boxplots horizontales intercambiando los parámetros x e y. Aquí tienes un ejemplo:

## Crear un boxplot horizontal
sns.boxplot(y=tips["total_bill"])

Agregar tonalidad (hue)

Puedes agregar un par√°metro de tonalidad (hue) a tu boxplot para dividir los cuadros por otra variable categ√≥rica. Esto puede ser √ļtil para comparar distribuciones entre diferentes grupos. Aqu√≠ tienes un ejemplo:

## Crear un boxplot con tonalidad (hue)
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips)

En este ejemplo, estamos creando un boxplot de los montos totales de la factura para cada día, divididos por si el cliente es fumador o no.

Personalización de los colores del cuadro

Seaborn te permite personalizar los colores de tus boxplots. Puedes hacer esto pasando una paleta de colores al parámetro palette de la función boxplot. Aquí tienes un ejemplo:

## Crear un boxplot con colores personalizados
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, palette="Set3")

En este ejemplo, estamos utilizando la paleta de colores "Set3" para colorear nuestros boxplots.

Cambio de los bigotes

De forma predeterminada, los bigotes de un boxplot de Seaborn representan el rango de los datos, excluyendo los valores atípicos. Sin embargo, puedes cambiar esto pasando un valor diferente al parámetro whis de la función boxplot. Por ejemplo, puedes establecer whis en 0.5 para que los bigotes representen los percentiles 5 y 95. Aquí tienes un ejemplo:

## Crear un boxplot con bigotes personalizados
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, whis=0.5)

Boxplot de Seaborn vs Violinplot

Seaborn proporciona otro tipo de gr√°fico llamado violin plot, que combina un boxplot con una estimaci√≥n de la densidad del n√ļcleo para proporcionar una descripci√≥n m√°s rica de la distribuci√≥n de los valores. Si bien los boxplots son excelentes para proporcionar un resumen de los datos, los violin plots pueden dar una imagen m√°s detallada de la distribuci√≥n.

Sin embargo, los violin plots pueden ser más complejos de interpretar y es posible que no sean adecuados para todas las audiencias. Los boxplots, por otro lado, son sencillos de entender y ampliamente conocidos, lo que los convierte en una buena opción para muchas situaciones.

Aquí tienes un ejemplo de cómo crear un violin plot en Seaborn:

## Crear un violin plot
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

Interpretar un diagrama de caja de Seaborn

Interpretar un diagrama de caja de seaborn implica comprender los diferentes componentes del gráfico. La caja en el centro representa el rango intercuartil (IQR), que es el rango entre el primer cuartil (percentil 25) y el tercer cuartil (percentil 75). La línea dentro de la caja es la mediana, o el percentil 50 de los datos. Los bigotes representan el rango de los datos dentro de 1.5 veces el IQR. Cualquier punto de datos fuera de este rango se considera un valor atípico y se representa como puntos individuales.

Aquí hay un ejemplo de cómo interpretar un diagrama de caja de seaborn:

## Crear un diagrama de caja
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

En este diagrama de caja, puedes ver la mediana de la cuenta total para cada día, representada por la línea dentro de cada caja. Las cajas representan el IQR, por lo que puedes ver el rango de las cuentas totales para el 50% intermedio de los clientes cada día. Los bigotes muestran el rango de las cuentas totales dentro de 1.5 veces el IQR, y cualquier punto fuera de este rango son valores atípicos.

Anotaciones en diagramas de caja de Seaborn

Los diagramas de caja de Seaborn se pueden anotar para proporcionar información adicional. Por ejemplo, puedes anotar la mediana, los cuartiles o los valores atípicos con sus valores. Aquí hay un ejemplo de cómo agregar anotaciones a un diagrama de caja de seaborn:

## Crear un diagrama de caja
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
 
## Agregar anotaciones
for patch in ax.artists:
    r, g, b, a = patch.get_facecolor()
    patch.set_facecolor((r, g, b, .3))
    x = patch.get_x()
    y = patch.get_y()
    width = patch.get_width()
    height = patch.get_height()
    ax.text(x+width/2, y+height/2, "{:.2f}".format(height), ha='center', va='center')
 
plt.show()

En este ejemplo, estamos agregando anotaciones al diagrama de caja que muestran la altura de cada caja, que representa el IQR.

Conclusión

En conclusión, los diagramas de caja de seaborn son una herramienta poderosa para visualizar y comprender la distribución de tus datos. Con la biblioteca de seaborn, puedes crear diagramas de caja atractivos e informativos con solo unas pocas líneas de código. Ya sea que estés explorando un nuevo conjunto de datos o preparando un informe, los diagramas de caja de seaborn pueden ayudarte a obtener las ideas que necesitas.

Preguntas frecuentes

¬ŅQu√© es un diagrama de caja de Seaborn y c√≥mo se utiliza?

Un diagrama de caja de seaborn es una representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos, mostrando la mediana, los cuartiles y los valores atípicos de los datos. Se utiliza para visualizar y comprender la distribución de los datos, y para comparar distribuciones entre diferentes grupos de datos.

¬ŅC√≥mo puedo crear un diagrama de caja de Seaborn en Python?

Puedes crear un diagrama de caja de seaborn en Python utilizando la función seaborn.boxplot(). Debes pasar tus datos a esta función y puedes personalizar la apariencia del diagrama de caja utilizando varios parámetros.

¬ŅC√≥mo puedo personalizar la apariencia de un diagrama de caja de Seaborn?

Puedes personalizar la apariencia de un diagrama de caja de seaborn de muchas maneras, incluyendo cambiar la orientación, agregar una tonalidad, personalizar los colores y cambiar los bigotes. También puedes agregar anotaciones para proporcionar información adicional.