Bienvenido a este tutorial detallado sobre cómo automatizar la creación de gráficos en Python. Si eres un entusiasta de la visualización de datos, un estudiante, un ingeniero o un científico de datos, este video es para ti.
CÓDIGO
https://github.com/OscarIvaVP/Analisis-Descriptivo-Python/blob/main/Gr%C3%A1ficos_Descriptivos.ipynb
DATOS
https://drive.google.com/file/d/1yCkCJNpBrznijV4o58iCGllaznGNOhHU/view?usp=sharing
En este video, exploraremos:
Gráficos de Barras: Aprende a visualizar datos categóricos de manera efectiva.
Gráficos de Torta: Ideal para representar proporciones y porcentajes.
Gráficos de Dispersión: Descubre relaciones entre variables continuas.
Mapas de Calor: Visualiza matrices de datos mediante colores.
Gráficos de Líneas: Ideal para tendencias y patrones a lo largo del tiempo.
Boxplots: Comprende la distribución y la dispersión de tus datos.
Gráficos de Violín: Combina un boxplot con un kernel density plot para una representación rica.
Histogramas: Analiza la distribución de frecuencias en un conjunto de datos.
Subplots: Combina varios gráficos en una única figura para una comparación efectiva.