MOOC Visualización de datos con Python - Variables categóricas con Seaborn | 65/77 | UPV

Título: Variables categóricas con Seaborn Descripción automática: En este video, se enseña cómo representar variables categóricas utilizando Seaborn, centrándose en las funciones boxplot y violinplot. Tras importar el conocido dataframe 'iris' de Seaborn, se muestra cómo utilizar la función catplot para graficar la longitud de los sépalos de diferentes especies de flores iris. Por defecto, la función crea un stripplot, que dispersa puntos a lo largo de una categoría en el eje x para exhibir su distribución. Además, se puede especificar el tipo de gráfico con el parámetro 'kind', para generar gráficos boxplot o violinplot. Los boxplot muestran la distribución de los datos mediante cajas y bigotes, mientras que los violinplot usan curvas de densidad para una representación más visual de la distribución. Finalmente, se menciona que los gráficos resultantes de las funciones boxplot y violinplot a nivel de eje son similares a los generados por catplot. El vídeo finaliza agradeciendo la atención de los espectadores. Autor/a: Lluch Crespo Javier Curso: Este vídeo es el 65/77 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