Seaborn es una herramienta de Data Visualization en lenguaje Python. Descubre todo lo que necesitas saber: presentación, casos de uso, ventajas, formación, etc.
La Data Visualization es una técnica que permite a los Data Scientits transformar los datos brutos en gráficos y diagramas. Estas ilustraciones facilitan la lectura y comprensión de los datos, por eso Dataviz es tan útil.
Existen muchas herramientas «no-code» que permiten crear visualizaciones de datos: Tableau, Power BI, ChartBlocks, etc., sin embargo, como alternativa, también es posible optar por el lenguaje Python.
Esto requiere conocimientos de programación, pero te ofrece total libertad. Con Python es posible procesar, transformar y crear visualizaciones de datos. Muchos Data Scientists recurren a esta solución.
Una de las razones por las que Python es la mejor opción para la Data Science es su amplio ecosistema de bibliotecas. Hay muchas bibliotecas de Python para manipular datos: NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, etc.
Aunque Matplotlib es muy popular para crear visualizaciones de datos, su uso puede resultar complejo. Algunos desarrolladores han creado una nueva biblioteca basada en Matplotlib: Seaborn.
¿Qué es Seaborn?
Seaborn es una biblioteca para crear gráficos estadísticos en Python. Está basada en Matplotlib, y se integra con las estructuras de Pandas.
Esta biblioteca es tan potente como Matplotlib, pero aporta simplicidad y funciones inéditas. Permite explorar y comprender rápidamente los datos.
Se pueden capturar marcos de datos enteros, y las funciones internas de mapeo semántico y agregación estadística permiten convertir los datos en visualizaciones gráficas.
Seaborn absorbe toda la complejidad de Matplotlib. Sin embargo, es posible crear gráficos que satisfagan todas tus necesidades y requisitos.
Seaborn y los distintos tipos de Dataviz
Seaborn proporciona diferentes estilos y paletas de colores predeterminados para crear gráficos más atractivos. Los distintos tipos de visualizaciones ayudan a resaltar las relaciones entre los datos. Pueden ser variables numéricas o grupos, clases, divisiones.
Los gráficos relacionales se utilizan para comprender las relaciones entre dos variables, mientras que los gráficos categóricos sirven para visualizar variables por categorías.
Los gráficos de distribución se utilizan para examinar distribuciones univariantes o bivariantes. Los gráficos de regresión permiten añadir una guía visual para resaltar patrones en un conjunto de datos para análisis exploratorios.
¿Cuáles son las ventajas de Seaborn?
La biblioteca Seaborn ofrece varias ventajas importantes. Ofrece distintos tipos de visualizaciones. Tiene una sintaxis reducida y temas predeterminados muy atractivos.
Es una herramienta ideal para la visualización estadística. Se utiliza para resumir datos en visualizaciones y distribución de datos.
Además, Seaborn está mejor integrado que Matplotlib para trabajar con data frames de Pandas. Por último, es una extensión de Matplotlib para crear bonitos gráficos con ayuda de Python a través de un conjunto de métodos más sencillos.
Seaborn vs Matplotlib: ¿cuál usar?
Matplotlib y Seaborn son las dos herramientas más populares de Python para la Data Visualization. Cada una tiene sus ventajas y sus inconvenientes.
Matplotlib se utiliza principalmente para trazados gráficos básicos, mientras que Seaborn ofrece muchos temas predeterminados y una amplia variedad de esquemas para la visualización estadística.
Además, Seaborn automatiza la creación de figuras múltiples. Esto es una ventaja, aunque puede acarrear problemas con el uso de memoria. Otra ventaja de Seaborn es la estrecha integración con Pandas y sus Data Frames, aunque Matplotlib también está integrado con Pandas y NumPy.
Por otro lado, Matplotlib ofrece una mayor flexibilidad en términos de personalización y, en ocasiones, un rendimiento superior. Por lo tanto, puede ser una mejor opción en algunas situaciones.
Por lo general, Seaborn es la mejor opción de herramienta de DataViz para visualizaciones de datos estadísticos. Sin embargo, Matplotlib ofrece una mayor respuesta a las necesidades de personalización.
¿Por qué y cómo aprender a utilizar Seaborn? Los cursos de DataScientest
La visualización de datos se utiliza ampliamente en todos los sectores empresariales. Por lo tanto, dominar una herramienta DataViz es una competencia valiosa y demandada.
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