Visualizacion con Pandas

Graficos directos desde Pandas

Pandas tiene metodos de graficacion integrados que usan Matplotlib por debajo.

Sintaxis rapida

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt



df = pd.DataFrame({

    'mes': ['Ene', 'Feb', 'Mar', 'Abr', 'May'],

    'ventas': [100, 120, 90, 140, 110],

    'gastos': [80, 90, 85, 95, 88]

})



# Grafico de lineas

df.plot(x='mes', y='ventas')



# Multiples lineas

df.plot(x='mes', y=['ventas', 'gastos'])



# Barras

df.plot(x='mes', y='ventas', kind='bar')



# Area

df.plot(x='mes', y=['ventas', 'gastos'], kind='area', alpha=0.5)



# Pie

df.set_index('mes')['ventas'].plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')

Histograma de columna

df['ventas'].hist(bins=10)

plt.show()



# O con plot

df['ventas'].plot(kind='hist', bins=10)

Box plot

df[['ventas', 'gastos']].plot(kind='box')

plt.show()

Scatter desde DataFrame

df.plot(x='ventas', y='gastos', kind='scatter')

plt.show()

Personalizacion

df.plot(

    x='mes',

    y='ventas',

    kind='bar',

    figsize=(10, 6),

    color='steelblue',

    title='Ventas Mensuales',

    xlabel='Mes',

    ylabel='Ventas ($)',

    legend=True,

    grid=True

)

plt.tight_layout()

plt.show()

Guardando graficos

# Con matplotlib

plt.savefig('grafico.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

plt.savefig('grafico.pdf')

plt.savefig('grafico.svg')



# Formatos soportados: png, pdf, svg, jpg

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.