1. Crea un bar chart usando matplotlib mínimo 3 categorías
  2. Cambiar los colores de las barras
  3. Crea el mismo bar chart usando seaborn
  4. Complementar las gráficas según consideración 

 Todo suena muy simple pero se me dificultaron algunas cosas, aquí vamos

  1. Importar las librerías necesarias
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Cree #nombres de las categorías (Nombres de mis mascotas) y #cantidades para la categoría (edades de mis mascotas)

mascota = ['alana', 'bruno', 'bipa', 'Mishi', 'Tigre']
edad = [4, 2, 4, 1, 7]
plt.bar(range(5), edad, edgecolor='black')
plt.xticks(range(5), mascota, rotation=60)
plt.title("EDAD MASCOSTAS NAT")
plt.ylim(min(edad)-1, max(edad)+1)
plt.show()

Esto me dio como resultado el siguiente gráfico

grafica 1

2. Cambiar el color de las barras

mascota = ['alana', 'bruno', 'bipa', 'Mishi', 'Tigre']
edad = [4, 2, 4, 1, 7]
plt.bar(range(5), edad, edgecolor='black', color="pink")
plt.xticks(range(5), mascota, rotation=60)
plt.title("EDAD MASCOSTAS NAT")
plt.ylim(min(edad)-1, max(edad)+1)
plt.show()

3. Crea el mismo bar chart usando seaborn

valor_graph = sns.barplot(
x= ['alana', 'bruno', 'bipa', 'Mishi', 'Tigre'],
y= [4, 2, 4, 1, 7])

4. Complementar las gráficas según consideración

Quise agregarle el nombre de cada eje al gráfico y lo hice de la siguiente manera 

mascotas = pd.DataFrame({'Nombre':['alana', 'bruno', 'bipa', 'Mishi', 'Tigre'], 
'Edad':[4, 2, 4, 1, 7]})
mascotas.drop(0, axis=0, inplace=True)
valor_plot = sns.barplot(
data= mascotas,
x= 'Nombre',
y= 'Edad')

Lo siguiente fue poner nombre al gráfico (lo cual se me dificulto un montón) literal me toco buscar en google como ponerlo y lo intente de mil formas hasta que funciono

ax = sns.barplot(x="Nombre", y="Edad", data=mascotas)
plt.title("Mascotas de Nat con edades")

Por último cambie los colores de las barras (solo por probar)

ax = sns.barplot("Nombre", y="Edad", data=mascotas, palette="Blues_d")
plt.title("Mascotas de Nat con edades")

Y este fue mi día uno (1) del reto. Recuerden que soy muy agradecida con recomendaciones, tips, feed back (todo lo anterior con mucho amor) que me quieran dar. 

Algo que me fue super útil para desarrollar el ejercicio, fue leer la documentación de seaborn, así que se las dejo aquí 

¡Gracias por leerme!

6 comments on “Día 1 #100daysofcode #Datascience

  1. Eres una genio , para presentar la información con una belleza estética y síntesis de ideas claras, te felicito tienes algo muy bueno que compartir. Te escribe un estudiante de ciencia de la computación , con gran amor por las matemáticas , pero también aprecio la belleza esa que se encuentra tanto en las ideas profundas abstractas , como en el trazo y creación que salen del artista.

    1. Que lindas palabras Roberto, no sabes cuanto me llegan. Me esfuerzo un montón por lograr compartir mis conocimientos y aprendizajes de una forma diferente y a mi manera. Un abrazo gigante.

  2. Excelente blog para recordar conceptos!

    Aprendí cosas nuevas y recordé muchas otras.

    Bonus: para poner los ejes en seaborn también puedes usar el comando ax.set_xlabel(‘nombre’)

  3. Hola Natalia.
    Gracias por el post, es perfecto para aprender paso por paso estos conceptos. Normalmente al querer aprender por sí mismo te encuentras mucha información y me parece excelente tener un guía.

    Mientras hacía el paso a paso note un detalle que te quiero compartir:
    – Cuando se agrega el nombre de cada eje al gráfico, el código pd.DataFrame me generaba error (pd no encontrado), entonces indagué en google y vi que importando la librería pandas se solucionaba. Y lo logró.

    Vi que no tenías incluida esa librería. No sé si el error es debido al navegador o a algún complemento extra, así que por eso comparto una solución si alguien tiene el mismo error.

    Saludos

    1. Hola Sebastian! Me alegra muchisimo que te haya servido. Entiendo el error. Lo que sucede es que yo importo todas la librerías necesarias al principio de cada notebook y aveces olvido representar esto de nuevo cuando escribo un post. Muchas gracias por hacerme caer en cuenta. Saludos

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