Plotly Express Choropleth()
En la visualización de datos, un mapa es una manera eficaz de mostrar datos en un contexto geográfico. En la programación, una de las bibliotecas más potentes para la visualización de datos es Plotly Express y una de las visualizaciones disponibles en esta biblioteca es el mapa de coropletas o choropleth.
La función Plotly Express Choropleth() permite a los programadores crear mapas interactivos que representan datos por regiones geográficas. Estos mapas son ideales para resaltar patrones geográficos en los datos y explorar tendencias regionales.
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Cómo funciona Plotly Express Choropleth()
Para crear un mapa de coropletas mediante Plotly Express Choropleth() es necesario tener un conjunto de datos que incluya la información de la región geográfica relevante y la variable numérica que se desea representar.
Los pasos para crear un mapa son los siguientes:
1. Preparar los datos
La función Choropleth() requiere de un DataFrame de pandas que incluya la variable que se va a graficar y la región geográfica que se va a mapear. La columna que se va a mapear debe ser convertida en un objeto de tipo string.
2. Crear el mapa de coropletas
Una vez que los datos están preparados, se puede usar la función Choropleth() de Plotly Express para crear el gráfico. Se debe agregar la columna que se desea representar y especificar el rango de los valores que se van a graficar. Además, se puede personalizar el estilo del mapa, incluyendo el tamaño de los bordes, los colores y la escala de color.
3. Agregar interactividad
La biblioteca de Plotly Express permite agregar interactividad a los mapas de coropletas. Por ejemplo, se pueden agregar etiquetas emergentes que muestren información adicional sobre la región o la variable que se está mapeando, o se pueden agregar menús desplegables que permitan al usuario seleccionar qué variables desean visualizar en el mapa.
Implementación en la programación
Para implementar la función Choropleth() en la programación es necesario instalar Plotly Express mediante el comando `pip install plotly-express`. Una vez instalado, se debe importar la biblioteca Plotly Express y los datos que se desean visualizar en el mapa. Luego, se puede llamar a la función Choropleth() con los datos adecuados y personalizar el mapa según sea necesario utilizando las opciones disponibles en la función.
Ejemplos de códigos
Ejemplo 1:
En este ejemplo se muestra cómo crear un mapa de coropletas de los países de América Latina y el Caribe, destacando la tasa de mortalidad infantil en cada país.
import plotly.express as px
import pandas as pd
# Cargamos los datos
mortalidad = pd.read_csv('datos_mortalidad.csv')
# Creamos el mapa de coropletas
fig = px.choropleth(mortalidad, # Los datos
locations='codigo_ISO', # Columna con código ISO del país
color='Tasa_de_mortalidad_infantil', # La variable a mapear
hover_name='País', # Columna con nombres de los países
color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma, # Esquema de color
range_color=(0, 30), # Rango del color
)
fig.update_layout(title_text='Mortalidad infantil en América Latina y el Caribe') # El título del gráfico
fig.show()
Ejemplo 2:
En este ejemplo se muestra cómo personalizar la visualización del mapa de coropletas agregando etiquetas emergentes y cambiando la paleta de colores.
import plotly.express as px
import pandas as pd
# Cargamos los datos
mortalidad = pd.read_csv('datos_mortalidad.csv')
# Creamos el mapa de coropletas
fig = px.choropleth(mortalidad, # Los datos
locations='codigo_ISO', # Columna con código ISO del país
color='Tasa_de_mortalidad_infantil', # La variable a mapear
hover_name='País', # Columna con nombres de los países
color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma, # Esquema de color
range_color=(0, 30), # Rango del color
)
# Agregamos etiquetas emergentes
fig.update_layout(geo=dict(showcoastlines=True, # Mostrar la costa de los países
coastlinecolor="RebeccaPurple", # Color de la costa
showland=True, # Mostrar la tierra
landcolor="white", # Color de la tierra
showocean=True, # Mostrar el océano
oceancolor="LightBlue", # Color del océano
bgcolor='black', # Color de fondo
),
title={'text': 'Mortalidad infantil en América Latina y el Caribe', 'x':0.5, 'font': {'size': 24, 'color': 'white'}}, # El título del gráfico
font=dict(color='white', size=18), # La fuente del mapa
)
fig.show()
Conclusión
En este artículo se explicó cómo crear un mapa de coropletas utilizando la biblioteca Plotly Express para crear visualizaciones en la programación. Los mapas de coropletas son una herramienta muy útil para visualizar datos geográficos y analizar patrones regionales. Con la función Choropleth() se pueden crear mapas interactivos y personalizables que ofrecen una gran cantidad de información al usuario.
Preguntas frecuentes
¿Los mapas de coropletas son útiles para cualquier tipo de datos?
Los mapas de coropletas son ideales para visualizar datos que se pueden relacionar con la ubicación geográfica. Por ejemplo, datos relacionados con la población, la economía, el medio ambiente o la salud pueden ser representados en mapas de coropletas.
¿Cómo puedo cambiar los colores de un mapa de coropletas?
En Plotly Express, se pueden cambiar los colores del mapa de coropletas utilizando la opción de color_continuous_scale. Se pueden seleccionar diferentes paletas de color o crear una personalizada.
¿Cómo puedo agregar etiquetas emergentes a un mapa de coropletas?
En Plotly Express, se pueden agregar etiquetas emergentes a un mapa de coropletas utilizando la opción de hover_name. Esta opción permite mostrar información adicional sobre cada región geográfica en el mapa. También se pueden personalizar el formato y el estilo de las etiquetas emergentes utilizando las opciones de texto en la función de actualización del diseño del mapa.
¿Puedo agregar interactividad a un mapa de coropletas?
Sí, Plotly Express permite agregar interactividad a los mapas de coropletas. Por ejemplo, se pueden agregar menús desplegables que permitan al usuario seleccionar qué variables desean visualizar en el mapa. También se pueden agregar marcadores, leyendas interactivas y animaciones para resaltar patrones geográficos en los datos.
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