Seaborn: Graficos estadisticos

Seaborn: Visualizacion estadistica

Seaborn esta construido sobre Matplotlib y facilita crear graficos estadisticos atractivos.

Configuracion

import seaborn as sns

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt



# Configurar estilo

sns.set_theme(style="whitegrid")



# Dataset de ejemplo

tips = sns.load_dataset('tips')

Distribucion

# Histograma + KDE

sns.histplot(data=tips, x='total_bill', kde=True)



# Solo KDE

sns.kdeplot(data=tips, x='total_bill')



# Por categoria

sns.histplot(data=tips, x='total_bill', hue='sex')

Relaciones

# Scatter con regresion

sns.regplot(data=tips, x='total_bill', y='tip')



# Scatter con categorias

sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip',

                hue='day', size='size')



# Relacion de todo el dataset

sns.pairplot(tips, hue='sex')

Categoricos

# Box plot

sns.boxplot(data=tips, x='day', y='total_bill')



# Violin plot

sns.violinplot(data=tips, x='day', y='total_bill')



# Bar plot (con error)

sns.barplot(data=tips, x='day', y='total_bill')



# Count plot

sns.countplot(data=tips, x='day')



# Strip plot (puntos individuales)

sns.stripplot(data=tips, x='day', y='total_bill', jitter=True)

Heatmap

# Matriz de correlacion

corr = tips.select_dtypes(include='number').corr()



plt.figure(figsize=(8, 6))

sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm', center=0)

plt.title('Matriz de Correlacion')

plt.show()

FacetGrid: Graficos por categoria

# Crear grid

g = sns.FacetGrid(tips, col='time', row='sex', height=4)



# Aplicar grafico

g.map(sns.histplot, 'total_bill')



# Con scatterplot

g = sns.FacetGrid(tips, col='day', col_wrap=2)

g.map(sns.scatterplot, 'total_bill', 'tip')

Practica de portfolio

Convierte esta leccion en evidencia real: arma una entrega pequena que puedas mostrar en una entrevista, en LinkedIn o en tu portfolio. Trabaja con un caso propio o con una empresa ficticia, pero deja claro el problema, la decision y el resultado.

• Entregable: una captura, documento, repositorio o tablero con el resultado final.


• Checklist: objetivo, pasos seguidos, criterio de calidad y mejora pendiente.


• Mini-rubrica: si otra persona lo revisa, debe entender que hiciste, por que y como repetirlo.