Las 8 mejores bibliotecas de Python para la visualización de datos

La visualización de datos es una parte extremadamente importante del análisis de datos. Después de todo, ¡no hay mejor manera de comprender los patrones y capas ocultos en los datos que verlos en un formato visual! ¿No confías en mí? Bueno, suponga que analizó los datos de su empresa y descubrió que un producto en particular estaba perdiendo dinero constantemente para la empresa. Es posible que su jefe no preste mucha atención a un informe escrito, pero si presenta un gráfico de líneas con las ganancias como una línea roja que baja constantemente, ¡entonces su jefe puede prestar mucha más atención! ¡ Esto demuestra el poder de la visualización de datos ! 

Los seres humanos son criaturas visuales y, por lo tanto, los gráficos de visualización de datos como gráficos de barras, diagramas de dispersión, gráficos de líneas, mapas geográficos, etc. son extremadamente importantes. Le brindan información con solo mirarlos, mientras que normalmente tendría que leer hojas de cálculo o informes de texto para comprender los datos. Y Python es uno de los lenguajes de programación más populares para el análisis de datos y la visualización de datos. Hay varias bibliotecas disponibles en los últimos años que crean visualizaciones de datos hermosas y complejas. Estas bibliotecas son tan populares porque permiten a los analistas y estadísticos crear fácilmente modelos de datos visuales de acuerdo con sus especificaciones al proporcionar convenientemente una interfaz, herramientas de visualización de datos, ¡todo en un solo lugar! Este artículo demuestra laLas 10 principales bibliotecas de Python para la visualización de datos que se usan comúnmente en estos días.

1. matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos y una biblioteca de gráficos 2D de Python. Se lanzó inicialmente en 2003 y es la biblioteca de gráficos más popular y utilizada en la comunidad de Python. Viene con un entorno interactivo a través de múltiples plataformas. Matplotlib se puede usar en secuencias de comandos de Python, los shells de Python e IPython, el cuaderno Jupyter, servidores de aplicaciones web, etc. puede usar Matplotlib para crear diagramas, gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de error, espectros de potencia, diagramas de tallo y cualquier otro gráfico de visualización que desee. El módulo Pyplot también proporciona una interfaz similar a MATLAB que es tan versátil y útil como MATLAB a la vez que es gratuita y de código abierto.

2. trama

Plotly es una biblioteca gráfica gratuita de código abierto que se puede utilizar para formar visualizaciones de datos. Plotly (plotly.py) se basa en la biblioteca Plotly JavaScript (plotly.js) y se puede usar para crear visualizaciones de datos basadas en la web que se pueden mostrar en cuadernos Jupyter o aplicaciones web usando Dash o guardar como archivos HTML individuales. Plotly proporciona más de 40 tipos de gráficos únicos, como gráficos de dispersión, histogramas, gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos circulares, barras de error, diagramas de caja, ejes múltiples, minigráficos, dendrogramas, gráficos en 3D, etc. Plotly también proporciona gráficos de contorno, que no son tan comunes en otras bibliotecas de visualización de datos. Además de todo esto, Plotly se puede usar sin conexión sin conexión a Internet.

3. Marítimo

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos de Python que se basa en Matplotlib y está estrechamente integrada con las estructuras de datos de NumPy y pandas. Seaborn tiene varias funciones de trazado orientadas a conjuntos de datos que operan en marcos de datos y arrays que tienen conjuntos de datos completos dentro de ellos. Luego realiza internamente las funciones de mapeo y agregación estadística necesarias para crear gráficos informativos que el usuario desea. Es una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos hermosos e informativos que son parte integral de la exploración y comprensión de los datos. Los gráficos de datos de Seaborn pueden incluir gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de error, etc. Seaborn también tiene varias herramientas para elegir paletas de colores que pueden revelar patrones en los datos.

4. GGplot

Ggplot es una biblioteca de visualización de datos de Python que se basa en la implementación de ggplot2, que se creó para el lenguaje de programación R. Ggplot puede crear visualizaciones de datos como gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de error, etc. API. También le permite agregar diferentes tipos de componentes o capas de visualización de datos en una sola visualización. Una vez que se le ha dicho a ggplot qué variables asignar a qué estética en la trama, hace el resto del trabajo para que el usuario pueda concentrarse en interpretar las visualizaciones y dedicar menos tiempo a crearlas. Pero esto también significa que no es posible crear gráficos altamente personalizados en ggplot. Ggplot también está profundamente conectado con pandas, por lo que es mejor mantener los datos en DataFrames.

5. Altair

Altair es una biblioteca de visualización de datos estadísticos en Python. Se basa en Vega y Vega-Lite, que son una especie de lenguaje declarativo para crear, guardar y compartir diseños de visualización de datos que también son interactivos. Altair se puede utilizar para crear hermosas visualizaciones de datos de gráficos como gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, gráficos de dispersión, gráficos de error, espectros de potencia, gráficos de tallos, etc. utilizando una cantidad mínima de codificación. Altair tiene dependencias que incluyen python 3.6, puntos de entrada, jsonschema, NumPy, Pandas y Toolz, que se instalan automáticamente con los comandos de instalación de Altair. Puede abrir Jupyter Notebook o JupyterLab y ejecutar cualquiera de los códigos para obtener esas visualizaciones de datos en Altair. Actualmente, la fuente de Altair está disponible en GitHub.

6. Bokeh

Bokeh es una biblioteca de visualización de datos que proporciona gráficos detallados con un alto nivel de interactividad en varios conjuntos de datos, ya sean grandes o pequeños. Bokeh se basa en The Grammar of Graphics como ggplot, pero es nativo de Python, mientras que ggplot se basa en ggplot2 de R. Los expertos en visualización de datos pueden crear varios gráficos interactivos para navegadores web modernos usando bokeh, que se puede usar en aplicaciones web interactivas, documentos HTML o objetos JSON. Bokeh tiene 3 niveles que se pueden usar para crear visualizaciones. El primer nivel se enfoca solo en la creación de gráficos de datos rápidamente, el segundo nivel controla los componentes básicos del gráfico, mientras que el tercer nivel brinda total autonomía para crear gráficos sin valores predeterminados preestablecidos.

7. Pygal

¡Pygal es una biblioteca de visualización de datos de Python que está hecha para crear gráficos atractivos! (¡Según su sitio web!) Si bien Pygal es similar a Plotly o Bokeh en que crea gráficos de visualización de datos que se pueden incrustar en páginas web y acceder mediante un navegador web, una diferencia principal es que puede generar gráficos en forma de SVG. o gráficos vectoriales escalables. Estos SVG garantizan que pueda observar sus gráficos claramente sin perder nada de calidad, incluso si los escala. Sin embargo, los SVG solo son útiles con conjuntos de datos más pequeños, ya que demasiados puntos de datos son difíciles de representar y los gráficos pueden volverse lentos.

8. Geoplotlib

La mayoría de las bibliotecas de visualización de datos no brindan mucho soporte para crear mapas o usar datos geográficos y es por eso que geoplotlib es una biblioteca de Python tan importante. Admite la creación de mapas geográficos en particular con muchos tipos diferentes de mapas disponibles, como mapas de densidad de puntos, coropletas, mapas de símbolos, etc. Una cosa a tener en cuenta es que requiere NumPy y pyglet como requisitos previos antes de la instalación, pero eso no es una gran desventaja ¡Especialmente porque desea crear mapas geográficos y geoplotlib es la única opción excelente para mapas que existe!

En conclusión, todas estas bibliotecas de Python para visualización de datos son excelentes opciones para crear visualizaciones de datos hermosas e informativas. Cada uno de estos tiene sus puntos fuertes y ventajas para que pueda seleccionar el que sea perfecto para su proyecto o visualización de datos. Por ejemplo, Matplotlib es extremadamente popular y se adapta bien a gráficos 2D generales, mientras que Geoplotlib es especialmente adecuado para visualizaciones geográficas. ¡Así que continúe y elija su biblioteca para crear una visualización impresionante en Python!