Generación de gráficos de scatterplot con Python y la librería Seaborn

Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más utilizados en el mundo del análisis de datos. Gracias a las múltiples librerías que ofrece, es posible realizar tareas como la generación de gráficos de manera sencilla y rápida. Una de estas librerías es Seaborn, con la cual es posible crear gráficos de scatterplot con Python que se visualizan de manera clara y fácil de interpretar.

¿Qué es Seaborn?

Seaborn es una librería de visualización de datos para Python que está construida sobre Matplotlib. Ofrece una API más alta nivel que Matplotlib, lo que significa que es posible crear gráficos impresionantes con menos código. Seaborn también viene con datos integrados para practicar y ejemplos de gráficos para inspiración.

Instalación de Seaborn

Para instalar Seaborn, es necesario abrir la terminal y escribir el siguiente comando:

!pip install seaborn

Una vez instalado, es posible comenzar a utilizar la librería en Python.

Crear un scatterplot con Seaborn

Para crear un scatterplot con Seaborn, es necesario seguir los siguientes pasos:

Paso 1: Importar Seaborn

Lo primero que se debe hacer es importar Seaborn en Python. Para ello, basta con colocar el siguiente código en la parte superior del archivo:

import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt

Paso 2: Crear un DataFrame

Para crear un scatterplot, es necesario tener datos para visualizar. En este caso, se utilizará un DataFrame de Pandas. En este ejemplo, se generará un DataFrame que contiene datos de tres animales diferentes, con su peso y su altura:

import pandas as pd

    data = {'animal': ['Elefante', 'Jirafa', 'Hipopótamo'],
            'peso': [1500, 1300, 4500],
            'altura': [3.5, 6, 1.5]}

    df = pd.DataFrame(data)

Paso 3: Crear el scatterplot

Una vez que se tiene el DataFrame con los datos, es posible crear el scatterplot con Seaborn. Para ello, se utiliza el siguiente código:

sns.scatterplot(x='peso', y='altura', data=df)
    plt.show()

Este código creará un scatterplot que muestra la relación entre el peso y la altura de los tres animales en el DataFrame. Cada animal será representado por un punto en el gráfico.

Personalizar el scatterplot

Seaborn permite personalizar el scatterplot para que se adapte a las necesidades específicas de cada proyecto. Es posible cambiar la apariencia de los puntos, el color, el tamaño y mucho más. A continuación, se explicarán algunos de los parámetros más utilizados para personalizar el scatterplot.

Cambiar el tamaño de los puntos

Es posible cambiar el tamaño de los puntos utilizando el parámetro «size». Por ejemplo, si se desea crear un scatterplot con puntos que sean el doble del tamaño predeterminado, se debe escribir lo siguiente:

sns.scatterplot(x='peso', y='altura', data=df, size=2)
    plt.show()

Cambiar el color de los puntos

Es posible cambiar el color de los puntos utilizando el parámetro «color». Por ejemplo, si se desea crear un scatterplot con puntos de color rojo, se debe escribir lo siguiente:

sns.scatterplot(x='peso', y='altura', data=df, color='red')
    plt.show()

Cambiar la forma de los puntos

Es posible cambiar la forma de los puntos utilizando el parámetro «marker». Por ejemplo, si se desea crear un scatterplot con puntos con forma de triángulo invertido, se debe escribir lo siguiente:

sns.scatterplot(x='peso', y='altura', data=df, marker='v')
    plt.show()

Seaborn es una librería de visualización de datos para Python que permite crear gráficos impresionantes con menos código que Matplotlib. Con Seaborn, es posible crear scatterplots que se visualizan de manera clara y fácil de interpretar. Además, Seaborn ofrece muchas opciones de personalización para adaptarse a las necesidades específicas de cada proyecto. Por lo tanto, si se está trabajando en análisis de datos con Python, Seaborn es una librería que definitivamente vale la pena explorar.

En caso de necesitar más información, se pueden consultar los siguientes enlaces: