Gráficas de estadísticas en Python

Hoy en día las gráficas nos permiter mostrar los datos de una forma visual, llamativa y directa, para comprender dichos datos de forma rápida y precisa. por ello son fundamentales en nuestro día a día.

Python dispone de un modulo con el que fácil crear gráficas con multitud de formatos. Una herramienta útil con la que mostrar nuestra información de la forma más clara y efectiva.

Los ejemplos de este post estan realizados con datos ficticios, que representan la publicación de DVDs por años y países. Los datos son extraidos de una base de datos de películas que se encuentra almacenada en Postgresql.

Para realizar las gráficas debemos tener instalados los modulos chartify y pandas.

El código del script es el siguiente:

import chartify
import pandas as pd
import sys
sys.path.append("../Actrices/")
import funciones_db as db


ch = chartify.Chart(blank_labels=True, x_axis_type='linear')

ch.set_title("DVDs por Año") 
ch.set_subtitle("Cantidad de DVDs publicados entre el 2000 y el 2020") 

ch.axes.set_xaxis_label("Año") 
ch.axes.set_yaxis_label("DVDs") 
ch.set_source_label("DVDs publicados")

data = db.DvdYears2()

ch.plot.scatter(
    data_frame=data,
    x_column='year',
    y_column='total')

ch.show()

Este pequeño script genera la siguiente gráfica:

La consulta a la base de datos se realiza de la siguiente forma:

import pandas as pd

def ActrizPaisYear():
    try:
        comm = cx.conectar()
        cursor = comm.cursor()

        query = """
                SELECT ...
                """

        df = pd.read_sql(query, comm)
        return df

    finally:
        if(comm):
            cursor.close()
            comm.close()

Otros ejemplos de gráficas soportadas por chartify son:

ch = chartify.Chart(blank_labels=True, x_axis_type='categorical')

ch.plot.bar(
        data_frame=data,
        categorical_columns='year',
        numeric_column='total',
        categorical_order_ascending=True)

ch = chartify.Chart(blank_labels=True, x_axis_type='linear')

ch.plot.area(
    data_frame=data,
    x_column='year',
    y_column='total',
    color_column='pais',
    stacked=False)
#ch = chartify.Chart(blank_labels=True, x_axis_type='categorical') #Vertical
ch = chartify.Chart(blank_labels=True, y_axis_type='categorical') #Horizontal

ch.plot.bar(
        data_frame=data,
        categorical_columns='year',
        numeric_column='total',
        color_column='year')
ch = chartify.Chart(blank_labels=True, x_axis_type='categorical')

ch.plot.bar(
    data_frame=data,
    categorical_columns=['year', 'pais'],
    numeric_column='total',
    color_column='year',
    categorical_order_by='labels',
    categorical_order_ascending=True)
ch.axes.set_xaxis_tick_orientation('vertical')
ch = chartify.Chart(blank_labels=True, layout='slide_100%', y_axis_type='categorical') 

ch.plot.lollipop(
        data_frame=data,
        categorical_columns=['year', 'pais'],
        numeric_column='total',
        color_column='year',
        categorical_order_by='labels')

Las posibilidades son inmesas, existen multitud de gráficas diferentes para mostrar nuestros datos.

Aquí puedes encontar la documentación de chartify, y aquí, multitud de ejemplos para realizar tus gráficas más espectuculares.

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Consigue un llamativo efecto en tus textos con CSS

Es increíble la cantidad de posibilidades que nos ofrece CSS para diseñar una pagina web, las posibilidades son casi infinitas, la imaginación es el único limite.

Con unas simples lineas en CSS podemos crear un llamativo rotulo tipo comic e incluirlo fácilmente en cualquier parte de una pagina web.

Código CSS

body {
  background-color: #fc3153;
  text-align: center;
}

h1 {
  font-size: 144pt;
  font-family: 'Luckiest Guy';
  color: #fff;
  -webkit-font-smoothing: antialiased;
  -moz-osx-font-smoothing: grayscale;
  text-shadow:   0px -6px 0 #212121,  
                 0px -6px 0 #212121,
                 0px  6px 0 #212121,
                 0px  6px 0 #212121,
                -6px  0px 0 #212121,  
                 6px  0px 0 #212121,
                -6px  0px 0 #212121,
                 6px  0px 0 #212121,
                -6px -6px 0 #212121,  
                 6px -6px 0 #212121,
                -6px  6px 0 #212121,
                 6px  6px 0 #212121,
                -6px  18px 0 #212121,
                 0px  18px 0 #212121,
                 6px  18px 0 #212121,
                 0 19px 1px rgba(0,0,0,.1),
                 0 0 6px rgba(0,0,0,.1),
                 0 6px 3px rgba(0,0,0,.3),
                 0 12px 6px rgba(0,0,0,.2),
                 0 18px 18px rgba(0,0,0,.25),
                 0 24px 24px rgba(0,0,0,.2),
                 0 36px 36px rgba(0,0,0,.15);
}

De una forma realmente sencilla puedes tener tus titulares con un diseño personalizado.

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