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9.- countplot - Seaborn en Python
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Sirve que echamos el chismecito.
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Seaborn es una biblioteca de visualización de datos de Python basada en matplotlib. Proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.
Grafica el conteo de observaciones en cada contenedor categórico usando barras.
Un gráfico de conteo se puede considerar como un histograma a través de una variable categórica, en lugar de cuantitativa. La API básica y las opciones son idénticas a las de barplot(), por lo que puede comparar recuentos entre variables anidadas.
Los datos de entrada se pueden pasar en una variedad de formatos, que incluyen:
• Vectores de datos representados como listas, matrices numpy u objetos pandas Series que se pasan directamente a los parámetros X, Y y/o hue.
• Un DataFrame de “formato largo”, en cuyo caso las variables X, Y y “hue” determinarán cómo se trazan los datos.
• Un DataFrame de “formato ancho”, de modo que se trazará cada columna numérica.
• Una matriz o lista de vectores.
En la mayoría de los casos, es posible usar objetos numpy o Python, pero los objetos Pandas son preferibles porque los nombres asociados se usarán para anotar los ejes. Además, puede utilizar tipos categóricos para las variables de agrupación para controlar el orden de los elementos de la gráfica.
Esta función siempre trata una de las variables como categórica y dibuja datos en posiciones ordinales (0, 1,… n) en el eje relevante, incluso cuando los datos tienen un tipo numérico o de fecha.
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Te dejo el enlace de la lista de reproducción para que los revises, practiques y lo uses para tu necesidad.
Concéntrate en la escritura del código mientras escuchas la playlist.
Si no te convence este video, revisa la lista de reproducción o déjanos tu comentario aquí abajo.
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Si deseas y quieres, espero que si quieras 😋, puedes comprarme un cafecito, te lo agradecería mucho, desde ya te agradezco por ese café 😚.
Donaciones en Criptomonedas:
BTC: bc1qq2j2g7lay7d97vnmsrvhx9slrmc60wja6gptgn
BTC Legacy: 18vEcJePSBpiS3uTrwFAA6hHMoxSVbvHdK
LTC: LVXmsGQ3W9bksas4z4mQCXEqUB9gqCPM9r
SOL: 9q8JiZsKwnHeyVpbBjwVuMDHDLGcXH7DpBM6aQJhySzr
Tron: TGMC2CubcM7CqaYRnHgFKXMZj4PpHyYQZP
De antemano, gracias por tu donación.
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IDLE (Integrated DeveLopment Environment for Python) o donde se está escribiendo el código
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Playlist:
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• Vectores de datos representados como listas, matrices numpy u objetos pandas Series que se pasan directamente a los parámetros X, Y y/o hue.
• Un DataFrame de “formato largo”, en cuyo caso las variables X, Y y “hue” determinarán cómo se trazan los datos.
• Un DataFrame de “formato ancho”, de modo que se trazará cada columna numérica.
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En la mayoría de los casos, es posible usar objetos numpy o Python, pero los objetos Pandas son preferibles porque los nombres asociados se usarán para anotar los ejes. Además, puede utilizar tipos categóricos para las variables de agrupación para controlar el orden de los elementos de la gráfica.
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Playlist:
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