Gráficos de líneas y barras en matplotlib
Crear gráficos directamente desde un DataFrame.
Gráficos de líneas y barras en matplotlib es una lección gratuita de Data Science Academy en CoddyKit. Esta es la lección 3 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Data Science Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.
Las imágenes superan a las tablas
Una pared de números oculta las tendencias. Un gráfico rápido las revela al instante; por eso todo análisis termina con un plot. 📊
Importe pyplot una vez
El motor de dibujo se encuentra en matplotlib.pyplot y casi siempre se importa como plt. Ese alias breve mantiene ordenada cada llamada a un gráfico.
import matplotlib.pyplot as pltLos gráficos de líneas muestran cambios
Elija un gráfico de líneas cuando algo cambie a lo largo de un eje continuo, como el aumento de las ventas mes a mes.
plt.plot(months, sales)Las barras comparan categorías
Use un gráfico de barras para comparar grupos separados uno junto a otro, como las ventas totales de cada región.
plt.bar(regions, totals)Grafique directamente desde pandas
Cada Series y DataFrame incluye un .plot integrado que llama a matplotlib por usted, así que no necesita configurarlo manualmente.
df["sales"].plot()Elija el tipo
El gráfico de pandas acepta un argumento kind. Pase kind="bar" para obtener barras o déjelo fuera para usar la línea predeterminada.
df["sales"].plot(kind="bar")Agrupe y después grafique
Un resumen agrupado se grafica muy bien porque su índice se convierte en el eje x. Agrupe, agregue y después encadene .plot.
df.groupby("region")["sales"].sum().plot(kind="bar")Muestre la figura
Fuera de un notebook debe llamar a plt.show para abrir la ventana. En Jupyter, el gráfico aparece automáticamente.
plt.show()Ajuste el tamaño
Los gráficos pequeños ocultan detalles. Pase figsize como un ancho y un alto en pulgadas para dar espacio al gráfico.
df["sales"].plot(figsize=(8, 4))Añada más líneas
Llame a plt.plot varias veces antes de mostrar el gráfico y matplotlib colocará cada línea sobre los mismos ejes para facilitar la comparación.
Limpie antes de volver a dibujar
Los gráficos anteriores pueden acumularse entre celdas. Empiece de cero con plt.figure o cierre los antiguos para que no se superpongan.
Comprobación rápida
Quiere comparar las ventas totales de varias regiones. ¿Qué gráfico es el más adecuado?
Recapitulación: sus primeros gráficos
Ahora puede importar plt, dibujar líneas para las tendencias y barras para las categorías, y crear gráficos directamente desde pandas. ¡Sus datos ya tienen rostro! 🎨
Preguntas frecuentes
¿La lección «Gráficos de líneas y barras en matplotlib» es gratis?
Sí — el texto completo de «Gráficos de líneas y barras en matplotlib» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Data Science Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Gráficos de líneas y barras en matplotlib»?
Crear gráficos directamente desde un DataFrame. Practicas Data Science Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Data Science Academy?
No se requiere experiencia previa. Data Science Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 3 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Gráficos de líneas y barras en matplotlib»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Data Science Academy?
Sí. Cada lección de Data Science Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
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- Su primer resumen con groupby
- Gráficos de líneas y barras en matplotlib
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