5.8 Análisis exploratorio de datos con Matplotlib y Seaborn
El análisis exploratorio de datos (AED) es un paso fundamental en el proceso de Machine Learning y Deep Learning. Permite a los científicos de datos comprender mejor la estructura, distribución y relaciones entre variables en un conjunto de datos. Herramientas visuales como Matplotlib y Seaborn son esenciales para realizar esta tarea de manera efectiva, ya que ofrecen una amplia gama de gráficos y visualizaciones que facilitan la interpretación de los datos. En este capítulo, exploraremos el uso de histogramas, diagramas de caja y diagramas de dispersión para realizar análisis de datos exploratorios eficientes utilizando Python.
Histogramas
Los histogramas son gráficos que muestran la distribución de frecuencia de un conjunto de datos continuos. Son esenciales para comprender la forma de la distribución de los datos, identificar modos, asimetrías y posibles valores atípicos. En Python, la biblioteca Matplotlib se usa comúnmente para crear histogramas a través de la función hist().
importar matplotlib.pyplot como plt # Datos de ejemplo datos = [valores_numéricos] # Creando el histograma plt.hist(data, bins='auto') # 'bins' define el número de barras en el histograma plt.title('Histograma de datos') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') plt.mostrar()
Con Seaborn, el proceso es igualmente sencillo, utilizando la función distplot(), que además del histograma, también puede incluir una línea de densidad del núcleo (KDE) para estimar la distribución de los datos. .
importar seaborn como sns # Creando el histograma con Seaborn sns.distplot(datos, bins=30, kde=True) plt.title('Histograma con KDE') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Densidad') plt.mostrar()
Gráficos de caja
Los diagramas de caja son otra poderosa herramienta para el análisis exploratorio de datos. Proporcionan una representación visual de la distribución de los datos, destacando la mediana, los cuartiles y los valores atípicos. Los diagramas de caja son particularmente útiles para comparar distribuciones entre múltiples grupos o categorías de datos.
Con Matplotlib, se puede crear un diagrama de caja usando la función boxplot():
importar matplotlib.pyplot como plt # Datos de ejemplo datos = [grupo1, grupo2, grupo3] # Creando el diagrama de caja plt.boxplot(datos) plt.title('Gráfico de caja de grupos de datos') plt.xlabel('Grupo') plt.ylabel('Valor') plt.mostrar()
Seaborn simplifica aún más la creación de diagramas de caja con la función boxplot(), que permite la integración directa con pandas DataFrames y la categorización automática de datos.
importar seaborn como sns # Creando el diagrama de caja con Seaborn sns.boxplot(x='categoría', y='valor', datos=Marco de datos) plt.title('Gráfico de caja por categoría') plt.xlabel('Categoría') plt.ylabel('Valor') plt.mostrar()
Gráficos de dispersión
Los diagramas de dispersión, o gráficos de dispersión, son esenciales para visualizar la relación entre dos variables cuantitativas. Ayudan a identificar correlaciones, patrones y agrupaciones de datos. Tanto Matplotlib como Seaborn ofrecen funciones para crear diagramas de dispersión de manera eficiente.
Usando Matplotlib, se puede generar un diagrama de dispersión con la función scatter():
importar matplotlib.pyplot como plt # Datos de ejemplo x = [valor_x1, valor_x2, valor_x3] y = [valor_y1, valor_y2, valor_y3] # Creando el diagrama de dispersión plt.dispersión (x, y) plt.title('Gráfico de dispersión de las variables X e Y') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.mostrar()
Con Seaborn, la función scatterplot() le permite crear diagramas de dispersión con características adicionales como codificación de colores por categoría e inclusión de líneas de regresión.
importar seaborn como sns # Creando el diagrama de dispersión con Seaborn sns.scatterplot(x='x', y='y', tono='categoría', datos=DataFrame) plt.title('Gráfico de dispersión con categorías') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.mostrar()
Conclusión
El análisis de datos exploratorios es un paso crucial en el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El uso de histogramas, diagramas de caja y diagramas de dispersión facilita la comprensión de los datos y ayuda a identificar patrones, correlaciones y anomalías. Las bibliotecas Matplotlib y Seaborn son herramientas poderosas que ofrecen una amplia gama de funcionalidades para la visualización de datos en Python. Al dominar estas técnicas, los científicos de datos pueden extraer información valiosa y preparar datos de manera más efectiva para su posterior modelado.
