Visualización de datos de Python para principiantes

La visualización de datos juega un papel importante en el análisis de datos y en hacer que los datos sean más claros y fáciles de entender para todos. La representación visual de la información con herramientas de visualización de datos como Python ayuda a identificar tendencias, patrones y correlaciones que de otro modo nunca habrías descubierto o, como dice el informático estadounidense Ben Schneiderman, "las visualizaciones te dan respuestas a preguntas que no sabías". tenía''.

En este blog, analizaremos qué es la visualización de datos en Python, cómo visualizar datos en Python utilizando las bibliotecas de visualización de Python y le presentaremos algunos ejemplos de visualización de Python para ayudarle a comprender mejor el poder de la visualización de datos y cómo Python puede ayudarle a utilizándolo.

¿Qué es la visualización en Python?

Python es un lenguaje de programación de propósito general que incluye estructuras de datos de alto nivel, tipo dinámico y enlace dinámico, y una variedad de otras características que lo hacen valioso y beneficioso para el desarrollo de aplicaciones complejas.

Con la creciente importancia de la visualización de datos en las últimas dos décadas, Python se ha convertido en algo más que un simple lenguaje de programación. Se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado para la ciencia de datos, presentando a los desarrolladores una infinidad de opciones para visualizar datos y obtener información que los datos sin procesar por sí solos no pueden proporcionarles.

Simplemente, usar Python para crear visualizaciones de datos ayudará a sus usuarios a obtener información valiosa en milisegundos en comparación con segundos o incluso minutos tratando de analizar y comprender grandes conjuntos de datos sin formato representados en formatos tabulares. Aún mejor, el uso de herramientas de visualización de datos en Python le permite agregar color, líneas de tendencia, marcadores, anotaciones y muchas más señales visuales que ayudan al espectador de su visualización a comprender instantáneamente la historia de sus datos.

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Bibliotecas de visualización de Python

Existen numerosas bibliotecas de visualización comerciales y de código abierto para Python que ofrecen gráficos comerciales, gráficos científicos, gráficos financieros, mapas geoespaciales y mucho más. Como desarrollador, puedes importar fácilmente estas bibliotecas a tus proyectos de Python y, según el tipo de datos que tengas, en unas pocas líneas de código puedes generar una visualización.

Estas son las cinco bibliotecas de visualización de datos de Python más populares:

• Matplotlib: Matplotlib es la primera biblioteca de visualización de datos de Python y es la biblioteca base sobre la que se construyeron todas las demás bibliotecas de visualización de datos de Python. Es el más utilizado y es una biblioteca de trazado 2D. Matplotlib puede generar gráficos, gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, espectros de potencia, diagramas de dispersión, gráficos de error y otros tipos de visualizaciones de datos. La biblioteca permite un control absoluto de la visualización. Es muy poderoso, pero también muy complejo: puedes crear cualquier cosa, pero requiere mucho trabajo y esfuerzo obtener gráficos que parezcan razonables.
• Seaborn: basado en Matplotlib, se sabe que Seaborn crea las visualizaciones de datos de Python más atractivas visualmente. La biblioteca proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos con menos código requerido en comparación con Matplotlib.
• ggplot: esta biblioteca es la implementación de Python de la visualización de datos ggplot2 en el lenguaje de programación R. ggplot está estrechamente integrado con la biblioteca Pandas y demuestra una de las mejores formas de aprendizaje automático después de que se le explica cómo asignar las variables a la estética y qué primitivas usar. Se puede utilizar para generar representaciones gráficas simples y no se puede utilizar para crear gráficos altamente personalizados.
• Plotly: Plotly permite la creación de visualizaciones y análisis de datos con muy pocas líneas de código necesarias y tiene gráficos de contorno, lo cual es muy poco común en todas las demás bibliotecas. Puede generar muchas visualizaciones, como diagramas de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, barras de error, subgráficos, histogramas, diagramas de caja, etc. Además, Plotly tiene capacidades de herramienta de desplazamiento que permiten la detección de valores atípicos o anomalías en una gran cantidad de puntos de datos.
• Pandas: si bien no es una biblioteca de visualización, Pandas es una biblioteca de código abierto de alto rendimiento que proporciona funciones rápidas y flexibles de manipulación y transformación de datos para su uso en bibliotecas de visualización de Python. El uso de la API de alto nivel de Pandas para el procesamiento de datos significa que escribe menos código Python para manipular datos y lograr los mismos resultados que obtendría con un código Python largo y complejo.

Visualización interactiva de Python

Si está buscando una herramienta de visualización interactiva de Python, debería considerar Bokeh.

Bokeh es una biblioteca de visualización interactiva que representa sus gráficos utilizando HTML y JavaScript. Sin embargo, Bokeh proporciona una API de Python para crear visualizaciones interactivas en D3.js con o sin la necesidad de escribir código JavaScript. Es adecuado para activos de datos de gran tamaño o en streaming y se puede utilizar para desarrollar gráficos, aplicaciones y paneles de control interactivos basados en la web. Bokeh es una herramienta muy poderosa para explorar y comprender sus datos y crear atractivos gráficos personalizados para un proyecto o informe. En el espacio de visualización de datos de Python, Bokeh es el candidato número uno para crear visualizaciones interactivas.

La biblioteca también trabaja en estrecha colaboración con las herramientas PyData y permite el uso de objetos estándar Pandas y NumPy para trazar.

Visualización Serie temporal de Python

Los datos de series de tiempo son la serie de puntos de datos enumerados en orden temporal. Es una secuencia de puntos sucesivos de intervalos iguales en el tiempo y consta de métodos de análisis para extraer información significativa y otras características útiles de los datos. El tipo de datos de series temporales es importante en muchas industrias, como la farmacéutica, minorista, de transporte, financiera e incluso empresas de redes sociales y marketing por correo electrónico, entre muchas otras.

Los siguientes son todos ejemplos de datos de series de tiempo:

• Medicina: monitorización de la frecuencia cardíaca, seguimiento del peso, seguimiento de la presión arterial, etc.
• Comercio minorista: la cantidad de artículos vendidos por hora durante un período de 24 o 48 horas.
• Transporte: el número de viajeros que viajan durante un período de una semana o un mes.
• Economía: producto interior bruto, índice de precios al consumo, etc.

Un gráfico de líneas es la forma más utilizada de visualizar los datos de series temporales; por lo general, la visualización del gráfico permite interacciones, como acercarse para obtener datos más detallados basados en el tiempo o alejarse para obtener vistas de datos de más alto nivel.

Un ejemplo de visualización de Python

Las herramientas de visualización de datos y paneles incluyen una amplia variedad de tipos de gráficos. Herramientas como Python y las bibliotecas de gráficos de Python antes mencionadas pueden ayudar a crear visualizaciones útiles e informativas cuando necesite ir más allá de los tipos de gráficos proporcionados. Por ejemplo, la mayoría de los productos no incluyen visualizaciones avanzadas como Sankey Diagrams, Heatmaps o Steamgraphs. Slingshot facilita la adición de estas visualizaciones avanzadas en Python.

De forma predeterminada, una visualización de Python en Slingshot incluye estas bibliotecas en su editor de secuencias de comandos:

#import matplotlib #import matplotlib.pyplot as plt #import numpy as np #import pandas as pd

Y de forma predeterminada, los campos disponibles de forma predeterminada en el Editor de secuencias de comandos son los que seleccionaste en el selector de campos en el editor de visualización:

#data['Territory'] #data['CampaignID'] #data['Sum of Spend']

Estás creando tu visualización, como cualquier otro gráfico integrado. La única diferencia es que este se crea con algo de código Python:

campaignid = np.unique(np.array(data['CampaignID'])) territory = np.unique(np.array(data['Territory'])) spend = np.array(data['Sum of Spend']).reshape((7, 5)) fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.5, 6.5)) im = ax.imshow(spend) # Show all ticks... ax.set_xticks(np.arange(len(territory))) ax.set_yticks(np.arange(len(campaignid))) # ... and label them with the respective list entries ax.set_xticklabels(territory) ax.set_yticklabels(campaignid) # Loop over data dimensions and create text annotations. for i in range(len(campaignid)): for j in range(len(territory)): text = ax.text(j, i, spend[i, j], ha="center", va="center", color="w") ax.set_title("Campaign Spend (dollars)") fig.tight_layout()

¡El resultado es una hermosa visualización de mapa de calor que puedes compartir fácilmente con el resto de tu equipo!

Pensamientos finales

A medida que las empresas sigan dependiendo de los datos para tomar mejores decisiones basadas en hechos, la importancia de la visualización de datos crecerá aún más. Y dado que las técnicas de visualización como cuadros y gráficos son más eficientes en términos de comprensión de datos en comparación con las hojas de cálculo tradicionales y los informes de datos obsoletos, el uso de herramientas como Python para crear visualizaciones de datos es una necesidad para todo equipo multifuncional.

Sin embargo, incluso con la importancia de los datos y los conocimientos, ya no basta con tenerlos. Para desbloquear el potencial de extracción de datos, debe convertir esos datos en acciones que se ajusten a su flujo de trabajo de operaciones diario. Puede pasar sin problemas de la información a la acción con Slingshot.

Con Slingshot, puede analizar datos, crear hermosas visualizaciones de datos, colaborar con todos dentro de su organización y administrar todos sus proyectos con facilidad, todo desde la misma plataforma.

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