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Gráficos con Python

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Video IA

Resumen y Conclusiones

Sección 5 · Proyecto Final y Comparaciones

En este video

  • Repasas lo aprendido: elegir el gráfico según la pregunta, personalizar con Matplotlib, usar Seaborn y crear gráficos interactivos y 3D con Plotly
  • Ves la figura del proyecto final: dos paneles con subplots, un lineplot de ventas mensuales por categoría y un boxplot de ventas diarias
  • Notas que los títulos dicen la conclusión y no solo el tema
  • Planeas practicar con tus propios datos, primero la versión estática y luego la interactiva
preparacion.py 
# Datos y preparación que el video da por hechos: ejecuta esto antes del resto del código.
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set_theme(style="whitegrid")
rng = np.random.default_rng(42)
fechas = pd.date_range("2025-01-01", "2025-12-31", freq="D")
df = pd.concat([pd.DataFrame({"fecha": fechas, "categoria": c,
    "ventas": b + np.linspace(0, 30, len(fechas)) + rng.normal(0, 10, len(fechas))})
    for c, b in [("Electrónica", 120), ("Hogar", 80), ("Deportes", 60)]], ignore_index=True)
df["mes"] = df["fecha"].dt.month
mensual = df.groupby(["mes", "categoria"], as_index=False)["ventas"].sum()
proyecto.py 
import matplotlib.pyplot as plt

fig, (a1, a2) = plt.subplots(1, 2)
sns.lineplot(data=mensual, x="mes",
             y="ventas", hue="categoria", ax=a1)
a1.set_title("Todas crecen")
sns.boxplot(data=df, x="categoria",
            y="ventas", ax=a2)
plt.show()