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Título: Matplotlib: Ejemplo real - Gráficas de caja y bigotes Descripción automática: En este video, se explica cómo generar gráficos de caja y bigotes con datos del maratón de Valencia. En una primera instancia, se intenta graficar cuatro parámetros distintos con escalas diferentes, resultando poco claro. Se recomienda no combinar en un mismo gráfico variables con diferentes escalas. Posteriormente, se enfoca en graficar la distancia medida por dispositivos de los tipos más comunes: road, trail y multi. Sin embargo, la presencia de muchos datos anómalos en la representación inicial complica la interpretación. Se sugiere eliminar estos outliers para clarificar el gráfico, mostrando diferencias en la medición de distancia, particularmente que los dispositivos tipo trail sobreestiman. El video prosigue utilizando Seaborn para incluir más categorías de dispositivos y emplear diferentes estilos de gráficos, como el catplot y el gráfico de violín, observando que esta herramienta genera visualizaciones más atractivas y sencillas de interpretar. Finalmente, al intentar representar las diferentes familias de dispositivos, se enfrenta la problemática de analizar un número elevado de categorías. Se resuelve seleccionando solo las más significativas a través de un gráfico de barras que cuenta las actividades por familia de dispositivo, optando por los diez primeros. Con esta metodología simplificada, se obtienen conclusiones sobre el comportamiento de las familias de dispositivos en la medición de distancias en maratones. Autor/a: Lluch Crespo Javier Curso: Este vídeo es el 69/77 del curso MOOC Visualización de datos con Python. https://www.youtube.com/playlist?list=PL6kQim6ljTJuKxFmALOOwR91m4IL1Z9Dg Inscríbete en: https://upvx.es/courses/course-v1:edxorg+visualizacion-de-datos-con-python+v2/about + Universitat Politècnica de València UPV: https://www.upv.es + Más vídeos en: https://www.youtube.com/valenciaupv + Accede a nuestros MOOC: https://upvx.es #Pandas #DataFrame #Matplotlib #Visualización de datos #Seaborn
