Visualización de Datos en Python para Principiantes

La visualización de datos juega un papel significativo en el análisis de datos y hace 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 habría descubierto, o como dice el científico informático estadounidense Ben Schneiderman «Las visualizaciones le dan respuestas a preguntas que no sabía que tenía».

En este blog, discutiremos qué es la visualización de datos en Python, cómo visualizar datos en Python usando las bibliotecas de visualización de Python, y le presentaremos algunos ejemplos de visualización en Python para ayudarle a entender mejor el poder de la visualización de datos y cómo Python puede ayudarle a utilizarla.

¿Qué es la visualización en Python?

Python es un lenguaje de programación de propósito general que incluye estructuras de datos de alto nivel, tipado dinámico y vinculación dinámica, 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 más que solo un lenguaje de programación. Ha evolucionado hacia el lenguaje de programación más utilizado para la ciencia de datos, presentando a los desarrolladores una miríada de opciones para visualizar datos y obtener información que los datos sin procesar por sí solos no pueden proporcionar.

Simplemente, usar Python para crear sus visualizaciones de datos ayudará a sus usuarios a obtener información de datos en milisegundos en comparación con segundos o incluso minutos intentando analizar y entender grandes conjuntos de datos sin formato representados en formatos tabulares. Aún mejor, usar 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.

Prueba Slingshot

Bibliotecas de Visualización de Python

Hay numerosas bibliotecas de visualización de código abierto y comerciales para Python que ofrecen gráficos comerciales, gráficos científicos, gráficos financieros, mapeo geoespacial y mucho más. Como desarrollador, puede importar fácilmente estas bibliotecas en sus proyectos de Python, y en función del tipo de datos que tenga, en pocas líneas de código puede procesar una visualización.

Estas son las 5 bibliotecas de visualización de datos en Python más populares:

• Matplotlib – Matplotlib es la primera biblioteca de visualización de datos de Python y es la biblioteca fundamental sobre la que se construyó todas las demás bibliotecas de visualización de datos de Python. Es la más utilizada y es una biblioteca de trazado 2D. Matplotlib puede generar gráficos, gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, espectros de potencia, gráficos de dispersión, gráficos de errores y otros tipos de visualizaciones de datos. La biblioteca permite un control absoluto de la visualización. Es muy poderosa, pero también muy compleja: puede crear cualquier cosa, pero requiere mucho trabajo y esfuerzo para obtener gráficos con un aspecto razonable.
• Seaborn – Basado en Matplotlib, Seaborn es conocido por crear las visualizaciones de datos en Python más visualmente atractivas. 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 en 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 ser indicado cómo asignar las variables a la estética y qué primitivas utilizar. Se puede utilizar para generar representaciones gráficas simples y no se puede utilizar para crear gráficos altamente personalizados.
• Plotly – Plotly permite la creación tanto de visualizaciones de datos como de análisis con muy pocas líneas de código requeridas y tiene gráficos de contorno que es muy inusual para todas las demás bibliotecas. Puede generar muchas visualizaciones como gráficos de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, barras de error, subgráficos, histogramas, gráficos de caja, etc. Además, Plotly tiene capacidades de herramienta de desplazamiento que permiten la detección de valores atípicos o anomalías en un gran número de puntos de datos.
• Pandas – Aunque 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. Usar la API de alto nivel de Pandas para el procesamiento de datos significa que escribe menos código de Python para manipular datos para lograr los mismos resultados que obtendrían con código Python largo y complejo.

Visualización Interactiva en Python

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

Bokeh es una biblioteca de visualización interactiva que procesa sus gráficos usando 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 cualquier código JavaScript. Es adecuado para activos de datos grandes o de transmisión y se puede utilizar para desarrollar gráficos, aplicaciones y paneles interactivos basados en web. Bokeh es una herramienta muy poderosa para explorar y entender sus datos y crear gráficos personalizados atractivos para un proyecto o informe. En el espacio de visualización de datos de Python, Bokeh es el candidato número 1 para construir visualizaciones interactivas.

La biblioteca también funciona estrechamente con herramientas PyData, y permite el uso de objetos estándar de Pandas y NumPy para el trazado.

Visualización de Series Temporales en Python

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

Los siguientes son todos ejemplos de datos de series temporales:

• Medicina: monitoreo de frecuencia cardíaca, seguimiento de peso, seguimiento de presión arterial, etc.
• Retail: el número de artículos vendidos por hora durante un período de 24 u 48 horas
• Transporte: el número de viajeros que viajan durante un período de una semana o un mes
• Economía: producto interno bruto, índice de precios al consumidor, etc.

Un gráfico de líneas es la forma más comúnmente utilizada para visualizar datos de series temporales, por lo general, la pantalla del gráfico permite interacciones, como acercar para obtener datos más detallados basados en el tiempo, o alejar para obtener vistas de nivel superior de los datos.

Un Ejemplo de Visualización en 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 mencionadas anteriormente pueden ayudar a construir visualizaciones útiles e informativas cuando necesita ir más allá de los tipos de gráficos proporcionados. Por ejemplo, la mayoría de los productos no incluyen visualizaciones avanzadas como Diagramas de Sankey, Mapas de calor o Streamgraphs. 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 scripts:

#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 Scripts son los que seleccionó en el selector de campos en el editor de visualización:

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

Está creando su visualización, al igual que cualquier otro gráfico integrado. Lo único diferente es que este se crea con algún código de 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()

¡Resultando en una visualización hermosa de Mapa de calor que puede compartir fácilmente con el resto de su equipo!

Pensamientos Finales

Mientras las empresas continúen confiando en datos para tomar decisiones mejores y basadas en hechos, la importancia de la visualización de datos crecerá aún más. Y dado que las técnicas de visualización como gráficos y diagramas son más eficientes en términos de entender datos en comparación con hojas de cálculo tradicionales e informes de datos obsoletos, usar herramientas como Python para crear visualizaciones de datos es una necesidad para cada equipo multifuncional.

Sin embargo, incluso con la importancia de los datos y la información, solo tenerlos no es suficiente más. Para desbloquear el potencial total de los datos, necesita convertir esos datos en acciones que se ajusten a su flujo de trabajo de operaciones diarias. Puede hacer una transición sin problemas de información a acción con Slingshot.

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

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