Plotly.Express.Scatter_Geo()

Plotly.Express es una biblioteca de visualización de datos de Python, que permite crear fácilmente gráficos interactivos de alta calidad. La función Scatter_Geo() de Plotly.Express permite trazar gráficos de dispersión en un mapa interactivo basado en la ubicación geográfica.

¿Qué es Scatter_Geo()?

La función Scatter_Geo() es una forma fácil y rápida de trazar un gráfico de dispersión en un mapa interactivo en Python. Esta función es una extensión de Scatter, que permite trazar gráficos de dispersión utilizando coordenadas geográficas en lugar de coordenadas cartesianas. La función Scatter_Geo() utiliza la biblioteca de mapas Mapbox de Plotly.Express para generar mapas interactivos.

¿Para qué se utiliza Scatter_Geo()?

Scatter_Geo() se utiliza para visualizar datos que tienen una relación geográfica. Se puede utilizar para mostrar la distribución geográfica de los datos, para resaltar puntos de interés geográfico en los datos, o para mostrar la relación entre los datos y la ubicación geográfica.

¿Cómo se utiliza Scatter_Geo()?

Para utilizar Scatter_Geo(), se comienza importando las bibliotecas necesarias: plotly.express y pandas. Luego, se carga los datos en un dataframe de pandas y se llama a la función Scatter_Geo(). La función necesita como entrada al menos dos argumentos: las coordenadas geográficas y el conjunto de datos que se van a visualizar. Opcionalmente, se pueden proporcionar otros argumentos, como título del gráfico, zoom y tipo de mapa.

Ejemplo de código de Scatter_Geo()

Aquí hay un ejemplo básico de código que muestra cómo utilizar Scatter_Geo() para visualizar la distribución geográfica de los datos:

```
import pandas as pd
import plotly.express as px

# Cargar los datos en un dataframe de pandas
df = pd.read_csv('datos.csv')

# Visualizar un gráfico de dispersión en un mapa interactivo
fig = px.scatter_geo(df, lat='latitud', lon='longitud')

# Mostrar el gráfico
fig.show()
```

Conclusión

Scatter_Geo() es una función poderosa y fácil de usar para visualizar datos con una relación geográfica en Python. Con la biblioteca Plotly.Express y su función Scatter_Geo(), es fácil crear visualizaciones interactivas de alta calidad para analizar y comunicar datos que tienen una relación geográfica.

Preguntas frecuentes

¿Puedo personalizar el color, tamaño y forma de los marcadores en Scatter_Geo()?

Sí, Scatter_Geo() permite personalizar la apariencia de los marcadores utilizando los argumentos 'color', 'size' y 'symbol'. Estos argumentos aceptan una columna de datos o una matriz de valores.

¿Puedo agregar una capa de mapa adicional a Scatter_Geo()?

Sí, Scatter_Geo() permite agregar capas adicionales a un mapa utilizando el método 'add_trace'. Por ejemplo, se puede agregar una capa de mapa de calor utilizando la función 'density_mapbox'.

¿Scatter_Geo() es compatible con cualquier fuente de datos geográficos?

Scatter_Geo() es compatible con cualquier conjunto de datos que tenga coordenadas geográficas. Los datos pueden provenir de una variedad de fuentes, incluyendo archivos CSV, bases de datos en línea o servicios web de mapas.

¿Cómo comparto una visualización de Scatter_Geo() con otros usuarios?

Para compartir una visualización de Scatter_Geo() con otros usuarios, se puede utilizar Plotly Cloud o Plotly On-Premises para publicar el gráfico en línea y compartir un enlace al gráfico interactivo. También es posible exportar el gráfico a un archivo HTML o a una imagen estática utilizando las funciones integradas de Plotly.Express.

Ejemplo de código de personalización de Scatter_Geo()

Aquí hay un ejemplo básico de código que muestra cómo personalizar marcadores en Scatter_Geo():

```
import pandas as pd
import plotly.express as px

# Cargar los datos en un dataframe de pandas
df = pd.read_csv('datos.csv')

# Visualizar un gráfico de dispersión en un mapa interactivo con marcadores personalizados
fig = px.scatter_geo(df, lat='latitud', lon='longitud', color='categoria', size='volumen', symbol='tipo',
color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, size_max=15)

# Mostrar el gráfico
fig.show()
```

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