Plotly.Figure_Factory.Create_Distplot en Python

Plotly es una biblioteca popular de visualización de datos para Python y otros lenguajes de programación. En particular, la función ```Create_Distplot``` de ```Figure_Factory``` es una herramienta poderosa para visualizar distribuciones de datos en una sola gráfica. En este artículo, cubriremos cómo utilizar esta función y cómo aprovechar al máximo las opciones de personalización disponibles.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Instalación
Uso básico
Personalización avanzada
Ejemplos de codigos
Conclusión
Preguntas frecuentes

Instalación

Antes de que podamos comenzar a usar ```Create_Distplot```, debemos instalar Plotly en nuestro entorno de Python. Podemos hacerlo ejecutando el siguiente comando en la terminal:

pip install plotly==4.14.3

Además, necesitaremos tener acceso a un conjunto de datos para analizar. Plotly tiene algunos conjuntos de datos integrados que podemos usar para este propósito, pero también podemos cargar datos externos a través de archivos CSV o pandas DataFrames.

Uso básico

Para crear una gráfica de distribución básica, solo necesitamos pasar una lista de valores al argumento ```hist_data``` de ```Create_Distplot```. Por ejemplo:

```python
import plotly.figure_factory as ff

# Datos de ejemplo
x1 = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]

fig = ff.create_distplot([x1], ["x1"])
fig.show()
```

Este código generará una gráfica de densidad para los datos en la lista ```x1```. Podemos personalizar la visualización de la gráfica agregando un título, etiquetas de eje, etc.

Personalización avanzada

Nuestra capacidad de personalizar la visualización de la gráfica no termina ahí. Create_Distplot admite muchas otras opciones, incluidas:

- ```curve_type```: podemos elegir la forma de la curva de densidad, que puede ser normal, kernel, o un histograma.
- ```colors```: podemos definir nuestros propios colores para los elementos de la gráfica.
- ```show_rug```: podemos hacer que se muestren los puntos de datos individuales debajo de la gráfica de densidad.
- ```bin_size```: podemos ajustar el tamaño del bin para el histograma.

Probemos un ejemplo más avanzado:

```python
import plotly.figure_factory as ff
import numpy as np

# Datos de ejemplo
x1 = np.random.randn(200) - 2
x2 = np.random.randn(200)
x3 = np.random.randn(200) + 2

# Creamos la figura
fig = ff.create_distplot([x1, x2, x3],
["Grupo 1", "Grupo 2", "Grupo 3"],
curve_type="kde",
colors=["#008080", "#ffa07a", "#800080"],
show_rug=False,
bin_size=.2)

# Personalizamos la figura
fig.update_layout(title='Ejemplo avanzado de Plotly.Figure_Factory.Create_Distplot',
xaxis=dict(title='Valores de x'),
yaxis=dict(title='Frequencia'))
fig.show()
```

Este código generará una gráfica de densidad con tres grupos de datos, cada uno con diferentes colores y curvas de densidad. La barra de rug se ha desactivado y hemos personalizado los títulos de los ejes.

Ejemplos de codigos

Aquí hay un ejemplo de como utilizar Create_Distplot con un conjunto de datos CSV:

```python
import plotly.figure_factory as ff
import pandas as pd

# Carga los datos del archivo CSV
df = pd.read_csv('ruta/al/archivo.csv', delimiter=',')

# Creamos la figura
fig = ff.create_distplot([df[columna].values.tolist() for columna in df.columns],
df.columns.tolist(),
show_rug=False)

# Personalizamos la figura
fig.update_layout(title='Distribución de los datos del archivo CSV',
xaxis=dict(title='Valores de x'),
yaxis=dict(title='Frequencia'))
fig.show()
```

Conclusión

Plotly.Figure_Factory.Create_Distplot es una herramienta potente y fácil de usar para visualizar distribuciones de datos en Python. Con esta función, podemos crear gráficas de densidad y histogramas con una amplia personalización y opciones de data wrangling. Esperamos que este artículo haya sido útil para comprender cómo utilizar esta función. ¡Prueba tus propios gráficos de densidad y descubre cómo pueden ayudarte a visualizar tus datos de una manera poderosa y significativa!

Preguntas frecuentes

¿Qué es Plotly?

Plotly es una biblioteca de visualización de datos en Python y otros lenguajes de programación. Permite generar gráficas interactivas desde código Python y exportarlas a una amplia variedad de formatos.

¿Plotly es gratuito?

Plotly tiene una versión gratuita y de código abierto que ofrece una amplia variedad de características y funcionalidades. También hay una versión de pago con aún más opciones y soporte, especialmente para empresas y organizaciones.

¿Cómo puedo visualizar mis gráficas de Plotly en línea?

Plotly también ofrece una plataforma de visualización en línea llamada Plotly Cloud. Los usuarios pueden crear una cuenta gratuita y cargar sus gráficas de forma privada o pública para compartir en la web.