Aprende Gráfico De Conteo | Visualización con Seaborn

Definición

Un countplot es un gráfico que crea columnas (barras) que representan la cantidad de entradas para cada categoría de una lista categórica. También puede considerarse como un histograma de una variable categórica.

Aquí, cada columna representa el número de pasajeros del Titanic de cada clase. Probablemente ya haya notado que este gráfico es muy similar al gráfico de barras. De hecho, es un tipo específico de gráfico de barras que representa la frecuencia de cada categoría.

Nota

Todavía es necesario importar el módulo pyplot de matplotlib y utilizar la función plt.show() para mostrar los gráficos creados con seaborn.

Para crear un countplot con seaborn, se debe utilizar la función countplot(). Existen varias opciones posibles para pasar los datos a esta función.

Pasar un arreglo 1D

La primera opción es simplemente proporcionar el valor para el parámetro x, que puede ser algún tipo de arreglo:


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'apple', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana']

sns.countplot(x=fruits)

plt.show()

La función cuenta cada elemento único en la lista y crea una columna con la altura correspondiente.

Nota

El parámetro y puede utilizarse en lugar de x para cambiar la orientación del gráfico de vertical a horizontal.

Uso de un objeto 2D

Otra opción es utilizar el parámetro data combinado con el parámetro x o y. Este enfoque es adecuado para trabajar con un pandas de DataFrame. Puede pasar una lista de arreglos o un DataFrame como valor para data. Para x o y puede pasar el nombre de la columna en el DataFrame.


              123456789
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading a built-in dataset of the Titanic passengers
titanic_df = sns.load_dataset('titanic')

sns.countplot(data=titanic_df, x='class')

plt.show()

En este ejemplo, la función crea un countplot utilizando la columna 'class' del DataFrame de Titanic, mostrando cuántas entradas existen para cada valor único en esa columna.

Tarea

Swipe to start coding

Importar la biblioteca seaborn con el alias sns.
Importar el módulo matplotlib.pyplot con el alias plt.
Utilizar la función correcta para crear un countplot.
Usar diamonds como primer argumento para especificar el DataFrame.
Utilizar la columna 'cut' del DataFrame diamonds como las categorías para el countplot y mostrar las categorías en el eje y mediante el segundo argumento.
Visualizar el gráfico utilizando la función adecuada.

Solución

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 5. Capítulo 2

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Para crear un countplot con seaborn, se debe utilizar la función countplot(). Existen varias opciones posibles para pasar los datos a esta función.

Pasar un arreglo 1D

La primera opción es simplemente proporcionar el valor para el parámetro x, que puede ser algún tipo de arreglo:


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import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'apple', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana']

sns.countplot(x=fruits)

plt.show()

La función cuenta cada elemento único en la lista y crea una columna con la altura correspondiente.

Nota

El parámetro y puede utilizarse en lugar de x para cambiar la orientación del gráfico de vertical a horizontal.

Uso de un objeto 2D


              123456789
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading a built-in dataset of the Titanic passengers
titanic_df = sns.load_dataset('titanic')

sns.countplot(data=titanic_df, x='class')

plt.show()

En este ejemplo, la función crea un countplot utilizando la columna 'class' del DataFrame de Titanic, mostrando cuántas entradas existen para cada valor único en esa columna.

Tarea

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Importar el módulo matplotlib.pyplot con el alias plt.
Utilizar la función correcta para crear un countplot.
Usar diamonds como primer argumento para especificar el DataFrame.
Utilizar la columna 'cut' del DataFrame diamonds como las categorías para el countplot y mostrar las categorías en el eje y mediante el segundo argumento.
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