Las 10 mejores bibliotecas para visualización de datos en 2020

Los datos se están convirtiendo en la columna vertebral de nuestra sociedad actual. Las empresas pueden usar datos para predecir las reacciones de sus clientes, el éxito de sus productos y servicios, y las áreas en las que necesitan trabajar. Los datos también se pueden usar para comprender muchos fenómenos sociales y naturales en el mundo, como las tendencias de las redes sociales, la migración masiva, el calentamiento global, etc. una cosa muy diferente para transmitir estos hallazgos a otras personas. ¡Ahí es donde la visualización de datos es extremadamente importante!

La visualización de datos permite a los científicos de datos comprender el diseño y los patrones de los datos en forma visual. También les permite demostrar los hallazgos de sus datos en términos simples a otras personas que no tienen experiencia en ciencia de datos. Por lo tanto, la visualización de datos es el lenguaje que se utiliza para transmitir los datos a las personas normales. Hay muchas bibliotecas de visualización de datos en todos los lenguajes de programación que se pueden usar para esta tarea. Este artículo trata sobre las bibliotecas de visualización de datos más populares en Python, R y Javascript .. Puede utilizar estas bibliotecas para crear gráficos básicos como gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, minigráficos, dendrogramas, gráficos de contorno, mapas de coropletas, etc. Si quiere ser más creativo, incluso puede agregar animaciones a sus gráficos y crear historias de datos ¿Entonces, Qué esperas? ¡Consulte estas bibliotecas y comience su viaje de visualización de datos creando su primer gráfico!

Bibliotecas de visualización de datos en Python

1. matplotlib

Matplotlib es la biblioteca de visualización de datos más popular en Python. Tiene varias aplicaciones en múltiples plataformas con un entorno interactivo. Matplotlib también se puede usar en secuencias de comandos de Python, los shells de Python e IPython, el cuaderno Jupyter, servidores de aplicaciones web, etc. Puede crear todo tipo de gráficos de visualización de datos, como gráficos, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de error, espectros de potencia. , Stempllots, etc. ¡Y eso no es todo! También puede usar matplotlib para incrustar sus aplicaciones usando varios kits de herramientas GUI como Tkinter, GTK+, wxPython, Qt, etc. También hay un módulo pyplot disponible en matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB que es tan versátil y útil como MATLAB mientras siendo totalmente gratuito y de código abierto.

2. 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. ¡Consulte también ggplot2 en la sección R! ggplot en Python puede crear visualizaciones de datos como gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de error, etc. También puede agregar diferentes tipos de componentes de visualización de datos que se denominan capas en una sola visualización. Estas capas incluyen el tipo de gráfico, varias estéticas en el gráfico, como su color, tamaño, etc., luego los filtros en el gráfico, etc. Una vez que se le ha dicho a ggplot todas las capas, puede crear fácilmente la trama para que el usuario pueda concentrarse en interpretar las visualizaciones y tomar menos tiempo en crearlas. Pero esto también significa que no es posible crear gráficos altamente personalizados en ggplot.

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 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 errores, etc. Seaborn también tiene varias herramientas para elegir paletas de colores que pueden revelar patrones en los datos.

4. Geoplotlib

Si bien Matplotlib es perfecto para gráficos y otras visualizaciones de datos, no brinda tantas opciones para saludar mapas geográficos. Es por eso que geoplotlib es una biblioteca de Python tan importante siempre que desee utilizar datos geográficos. Admite y se especializa en mapas geográficos con varias opciones, 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!

Bibliotecas de visualización de datos en R

1. ggplot2

ggplot2es una biblioteca de visualización de datos R que se basa en The Grammar of Graphics. ggplot2 puede crear visualizaciones de datos para la exploración de datos, como histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de errores, etc. y para la explicación de datos, como gráficos de barras, gráficos circulares, diagramas de dispersión, etc. También le permite agregar diferentes tipos de componentes o capas de visualización de datos en una sola visualización. Una ventaja de ggplot2 es que solo necesita especificar las variables y todas las capas para el gráfico y crea fácilmente lo que desea. Pero esto también significa que no hay mucho espacio para una personalización detallada en ggplot2. Pero hay muchos recursos en la comunidad RStudio y Stack Overflow que pueden brindar ayuda en ggplot2 cuando sea necesario. Al igual que dplyr, si desea instalar ggplot2, puede instalar tidyverse o simplemente puede instalar ggplot2 usando install.

2. Folleto

El paquete Leaflet es una interfaz R para la biblioteca JavaScript Leaflet que es extremadamente popular. El folleto se puede usar para crear mapas interactivos pero livianos que son muy populares para mostrar a otros espectadores. Leaflet también tiene muchas opciones que lo hacen interactivo, como desplazarse y hacer zoom en los gráficos, la opción de combinar polígonos, líneas, ventanas emergentes, etc. para crear gráficos, incrustar mapas en knitr, crear mapas en proyecciones Mercator que no son esféricas y pronto. El paquete Leaflet se puede usar en la consola R después de instalarlo desde CRAN usando el comando install.packages («folleto»).

3. Esquisse

Esquisse se puede usar en R con la ayuda de ggplot2 para crear visualizaciones de datos detalladas. Estos incluyen todos y cada uno de los gráficos que pueda imaginar, como diagramas de dispersión, histogramas, gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos circulares, barras de error, diagramas de caja, ejes múltiples, minigráficos, dendrogramas, gráficos 3-D, etc. Esquisse también permite a sus usuarios para exportar estos gráficos o acceder al código para crear estos gráficos. Esquisse es una herramienta de visualización de datos tan famosa y fácil de usar debido a su capacidad de arrastrar y soltar que la hace popular incluso entre los principiantes. Puede instalar Esquisse desde CRAN usando install.packages («esquisse») o instalar la versión de desarrollo desde GitHub usando remotes::install_github («dreamRs/esquisse»).

Bibliotecas de visualización de datos en Javascript

1. D3.js

D3 o documentos basados ​​en datos es una biblioteca de JavaScript que se puede usar para manipular los datos usando HTML, CSS y SVG para obtener visualizaciones de datos personalizadas. D3 tiene la capacidad de combinar documentos con un modelo de objeto de documento y luego transformar el documento según los requisitos. D3 también tiene diferentes tipos de gráficos para el análisis de datos como diagramas de caja, histogramas, para jerarquías como mapas de árbol, para redes como gráficos de tablas, así como gráficos comunes como diagramas de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos circulares, etc. D3 también proporciona animación opciones como un mapa de árbol animado, gráficos de barras ampliables y carámbanos, carreras de gráficos de barras, etc.

2. Gráfico.js

Chart.js es una biblioteca de gráficos javascript de código abierto que proporciona 8 tipos de gráficos amplios que incluyen todos los gráficos comunes, como gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de error, etc. Todos estos gráficos se pueden combinar para producir gráficos mixtos que son personalizables y también se pueden animar. Chart.js también se puede representar fácilmente en todos los navegadores web y ajusta el gráfico de acuerdo con el tamaño de la ventana en el navegador web. Todos los gráficos de esta biblioteca también se pueden combinar con la biblioteca moment.js si se necesita un eje de tiempo.

3. Trazado

Plotly es una biblioteca gráfica gratuita de código abierto que se puede utilizar para formar visualizaciones de datos. Plotly es una biblioteca de JavaScript (plotly.js) y se puede usar para crear visualizaciones de datos basadas en la web que se pueden mostrar en cuadernos de 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.

Conclusión

Una vez que haya revisado todas las bibliotecas para la visualización de datos mencionadas anteriormente, puede concentrarse en las específicas en las que desea profundizar. Si tiene experiencia en Python, puede probar matplotlib primero o puede preferir ggplot2 si están familiarizados con R. D3 también es una excelente opción para crear visualizaciones interactivas y agregar las animaciones que necesita. ¡Así que continúe y profundice en el mundo de la visualización de datos para que pueda explicar mejor sus datos a su audiencia!