PYTHON CHARTS | Visualización de datos con Python

TIPOS DE GRÁFICOS

Los gráficos de distribución permiten visualizar la forma en la que se distribuyen los datos sobre el soporte y comparar varios grupos

Los gráficos de correlación son útiles para visualizar la relación que existe entre dos o más variables

Los gráficos de evolución representan la evolución de una o varias variables, generalmente a través del espacio o del tiempo

Los gráficos espaciales muestran áreas geográficas y sus relaciones en base a una o varias variables asociadas a esas áreas

Este tipo de gráficos representan los datos en porciones o sectores. Son especialmente útiles para visualizar conteos, porcentajes o grupos

Los gráficos de ranking permiten visualizar la clasificación entre observaciones de una variable o entre variables

Con una sintaxis similar a Matlab, matplotlib es la librería gráfica de bajo nivel más utilizada en Python

seaborn está basado en matplotlib. Permite crear gráficos visualmente atractivos con pocas líneas de código

Si prefieres gráficos dinámicos en lugar de estáticos, entonces plotly / plotly Express es tu mejor opción