S03L07 – Diagrama de Cajas y Diagrama de Violín

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Dominando la Visualización de Datos: Entendiendo Boxplots y Violin Plots con Seaborn en Python
La visualización de datos es una piedra angular del análisis de datos efectivo, permitiendo a científicos de datos y analistas descubrir patrones, tendencias y valores atípicos en conjuntos de datos. Entre la multitud de herramientas de visualización disponibles, los boxplots y los violin plots son invaluables para resumir distribuciones y comparar datos a través de diferentes categorías. En esta guía completa, profundizaremos en estas dos poderosas técnicas de visualización utilizando la biblioteca Seaborn de Python, aprovechando el clásico conjunto de datos Iris para demostraciones prácticas.
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Tabla de Contenidos

  Introducción a la Visualización de Datos
  Entendiendo el Conjunto de Datos Iris
  Boxplots: Una Guía Completa
    
      ¿Qué es un Boxplot?
      Creando un Boxplot con Seaborn
      Interpretando Boxplots
      Manejo de Valores Atípicos en Boxplots
    
  
  Violin Plots: Mejorando la Comprensión de la Distribución de Datos
    
      ¿Qué es un Violin Plot?
      Creando un Violin Plot con Seaborn
      Comparando Boxplots y Violin Plots
    
  
  Implementación Práctica: Guía Paso a Paso en Jupyter Notebook
  Casos de Uso en Análisis de Datos
  Conclusión
  Recursos Adicionales

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Introducción a la Visualización de Datos
La visualización de datos transforma datos crudos en representaciones gráficas, haciendo que los datos complejos sean más accesibles y comprensibles. Las visualizaciones efectivas pueden revelar patrones, correlaciones y anomalías que podrían pasar desapercibidos en datos tabulares. Entre las diversas técnicas de visualización, los boxplots y los violin plots destacan por su capacidad para resumir de manera sucinta las características de distribución y facilitar las comparaciones a través de diferentes categorías o grupos.
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Entendiendo el Conjunto de Datos Iris
Antes de sumergirnos en nuestras técnicas de visualización, es esencial familiarizarnos con el conjunto de datos que utilizaremos: el conjunto de datos Iris. Este conjunto de datos es un pilar en el campo del aprendizaje automático y la estadística, proporcionando un ejemplo clásico para tareas de clasificación.
Visión General del Conjunto de Datos Iris

  Características:
    
      Longitud del Sépalo: Longitud del sépalo en centímetros.
      Ancho del Sépalo: Ancho del sépalo en centímetros.
      Longitud del Pétalo: Longitud del pétalo en centímetros.
      Ancho del Pétalo: Ancho del pétalo en centímetros.
      Clase: Especie de la flor iris (Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica).
    
  
  Propósito: El conjunto de datos se utiliza principalmente para probar algoritmos de clasificación, con el objetivo de predecir la especie basada en las medidas de las flores.

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Boxplots: Una Guía Completa
¿Qué es un Boxplot?
Un boxplot, también conocido como diagrama de caja y bigotes, es una forma estandarizada de mostrar la distribución de los datos basada en un resumen de cinco números:

  Mínimo: El punto de datos más pequeño.
  Primer Cuartil (Q1): La mediana de la mitad inferior del conjunto de datos.
  Mediana (Q2): El valor central del conjunto de datos.
  Tercer Cuartil (Q3): La mediana de la mitad superior del conjunto de datos.
  Máximo: El punto de datos más grande.

Además, los boxplots a menudo resaltan los valores atípicos, puntos de datos que caen significativamente fuera del patrón general de los datos.
Creando un Boxplot con Seaborn
Seaborn, una biblioteca de visualización de datos de Python basada en Matplotlib, proporciona una interfaz sencilla para crear boxplots. Aquí hay una guía paso a paso utilizando el conjunto de datos Iris.
Paso 1: Importar las Bibliotecas Necesarias




		
		
			
			
Java
			
			import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
					
				
			
		


Paso 2: Cargar el Conjunto de Datos Iris




		
		
			
			
Java
			
			names = ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','class']
iris = pd.read_csv('iris.data', names=names)
iris.head()
			
				
					
				
					1
2
3
				
						names = ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','class']
iris = pd.read_csv('iris.data', names=names)
iris.head()
					
				
			
		


Salida:




		
		
			
			
Java
			
			   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width        class
0           5.1          3.5           1.4          0.2  Iris-setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  Iris-setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  Iris-setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  Iris-setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  Iris-setosa
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
				
						   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width        class
0           5.1          3.5           1.4          0.2  Iris-setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  Iris-setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  Iris-setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  Iris-setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  Iris-setosa
					
				
			
		


Paso 3: Generar el Boxplot




		
		
			
			
Java
			
			sns.boxplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
				
						sns.boxplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
plt.show()
					
				
			
		


Salida:

Interpretando Boxplots
Entender los componentes de un boxplot es crucial para una interpretación efectiva de los datos:

  Caja: Representa el rango intercuartílico (IQR), que abarca desde Q1 hasta Q3 (percentil 25 al 75), conteniendo el 50% central de los datos.
  Línea de la Mediana: Una línea dentro de la caja que indica la mediana (Q2) de los datos.
  Bigotes: Líneas que se extienden desde la caja hasta los valores mínimo y máximo dentro de 1.5 * IQR desde los cuartiles inferiores y superiores, respectivamente.
  Valores Atípicos: Puntos de datos fuera de los bigotes, a menudo representados como puntos individuales o puntos.

En el boxplot del conjunto de datos Iris:

  Clases: El gráfico compara las longitudes de pétalos entre tres especies de Iris: Setosa, Versicolor y Virginica.
  Distribución: 
    
      Iris-setosa muestra una distribución estrecha con mínima variación.
      Iris-versicolor e Iris-virginica exhiben rangos superpuestos, lo que indica posibles desafíos en la clasificación basada únicamente en la longitud del pétalo.
    
  
  Valores Atípicos: Puntos identificados que se desvían significativamente del resto de los datos, lo que puede requerir una investigación o manejo adicional.

Manejo de Valores Atípicos en Boxplots
Los valores atípicos pueden afectar significativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Aquí se explica cómo abordarlos:

  Identificación: Los boxplots resaltan visualmente los valores atípicos, facilitando la detección de anomalías.
  Análisis: Determinar si los valores atípicos son puntos de datos genuinos o errores.
  Manejo:
    
      Eliminación: Excluir valores atípicos si se consideran erróneos o irrelevantes.
      Transformación: Aplicar transformaciones para reducir el impacto de los valores atípicos.
      Retención: Mantener los valores atípicos si contienen información valiosa sobre la distribución de los datos.
    
  

Regla de Decisión de Ejemplo:

  Conjuntos de Valores Atípicos Cerca de los Bigotes: Considerar retenerlos ya que podrían representar variaciones naturales.
  Valores Atípicos Aislados: Considerar su eliminación si es probable que distorsionen el análisis.

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Violin Plots: Mejorando la Comprensión de la Distribución de Datos
¿Qué es un Violin Plot?
Un violin plot combina las características de un boxplot con un diagrama de densidad kernel, proporcionando una vista más detallada de la distribución de los datos. Muestra la densidad de probabilidad de los datos en diferentes valores, lo que permite una comprensión más profunda de la forma de la distribución.
Creando un Violin Plot con Seaborn
Usando el mismo conjunto de datos Iris, creemos un violin plot.
Paso 1: Generar el Violin Plot




		
		
			
			
Java
			
			sns.violinplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(10, 10)
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sns.violinplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(10, 10)
plt.show()
					
				
			
		


Salida:

Interpretando Violin Plots
Los violin plots proporcionan varias ideas:

  Estimación de Densidad: El ancho del violín en diferentes valores representa la densidad de los datos, destacando áreas con más observaciones.
  Elementos de Boxplot: Muchos violin plots incorporan los elementos tradicionales de boxplot (mediana, cuartiles) dentro del diagrama de densidad.
  Simetría: La forma indica si la distribución de los datos es simétrica o sesgada.
  Múltiples Modos: Los picos en el violin plot pueden indicar distribuciones multimodales.

En el violin plot del conjunto de datos Iris:

  Comparación de Especies: El gráfico ofrece una vista más clara de la distribución de las longitudes de pétalos entre las especies.
  Picos de Densidad: Los picos en la densidad pueden significar valores comunes de longitud de pétalo.
  Asimetría: Formas asimétricas indican distribuciones sesgadas dentro de las clases.

Comparando Boxplots y Violin Plots
Si bien ambos gráficos son valiosos, sirven para propósitos ligeramente diferentes:

  Boxplots:
    
      Proporcionan un resumen conciso usando cuartiles y medianas.
      Resaltan efectivamente los valores atípicos.
      Mejor para comparaciones rápidas entre categorías.
    
  
  Violin Plots:
    
      Ofrecen una vista detallada de la distribución de datos mediante la estimación de densidad.
      Revelan distribuciones multimodales y asimetrías.
      Útil cuando es crucial entender la forma subyacente de la distribución.
    
  

Eligiendo Entre Ellos:

  Usa boxplots por su simplicidad y cuando la información de los valores atípicos es fundamental.
  Opta por violin plots cuando la forma de la distribución de los datos es esencial para el análisis.

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Implementación Práctica: Guía Paso a Paso en Jupyter Notebook
Para los practicantes prácticos, implementar estas visualizaciones en un Jupyter Notebook facilita la experimentación y el análisis iterativo. A continuación, se presenta una versión condensada de los pasos descritos anteriormente.
Paso 1: Configuración y Carga de Datos




		
		
			
			
Java
			
			import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()

# Cargar el conjunto de datos Iris
names =  ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','class']
iris = pd.read_csv('iris.data', names=names)
iris.head()
			
				
					
				
					1
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8
9
10
				
						import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
 
# Cargar el conjunto de datos Iris
names =  ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','class']
iris = pd.read_csv('iris.data', names=names)
iris.head()
					
				
			
		


Paso 2: Generar Boxplot




		
		
			
			
Java
			
			sns.boxplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
				
						sns.boxplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
plt.show()
					
				
			
		


Paso 3: Generar Violin Plot




		
		
			
			
Java
			
			sns.violinplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(10, 10)
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sns.violinplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(10, 10)
plt.show()
					
				
			
		


Nota: Ajusta el tamaño de la figura según sea necesario usando fig.set_size_inches(width, height) para asegurar claridad y legibilidad.
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Casos de Uso en Análisis de Datos
Entender cuándo y cómo usar boxplots y violin plots puede mejorar significativamente los flujos de trabajo de análisis de datos:

  Comparación de Características: Comparar distribuciones de características numéricas a través de diferentes categorías para identificar patrones o anomalías.
  Detección de Valores Atípicos: Detectar rápidamente valores atípicos que pueden requerir una investigación o limpieza adicional.
  Preparación de Modelos: Informar la selección y ingeniería de características mediante la comprensión de la distribución y la variancia de los datos.
  Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Obtener ideas iniciales sobre la estructura de los datos, tendencias centrales y dispersión.

Ejemplo: En la segmentación de clientes, los boxplots pueden comparar hábitos de gasto a través de diferentes grupos demográficos, mientras que los violin plots pueden revelar las sutilezas de la distribución, como si ciertos grupos tienen más variabilidad en el gasto.
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Conclusión
Los boxplots y violin plots son herramientas indispensables en el arsenal de visualización de datos, ofreciendo vistas distintas pero complementarias de las distribuciones de datos. Al dominar estos gráficos usando Seaborn en Python, los analistas y científicos de datos pueden resumir eficazmente los datos, detectar valores atípicos y obtener ideas más profundas sobre los patrones subyacentes. Ya sea que estés preparando datos para modelos de aprendizaje automático o realizando un análisis exploratorio en profundidad, estas técnicas de visualización proporcionan la claridad y precisión necesarias para tomar decisiones informadas.
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Recursos Adicionales

  Documentación de Seaborn: https://seaborn.pydata.org/
  Documentación de Matplotlib: https://matplotlib.org/stable/contents.html
  Documentación de Pandas: https://pandas.pydata.org/docs/
  Conjunto de Datos Iris de Kaggle: https://www.kaggle.com/uciml/iris
  Python Data Science Handbook por Jake VanderPlas
  Hands-On Data Visualization with Seaborn por Ritchie S. King

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Al incorporar boxplots y violin plots en tu flujo de trabajo de análisis de datos, puedes elevar tu capacidad para interpretar conjuntos de datos complejos, lo que lleva a modelos más precisos y conclusiones más perspicaces. ¡Feliz análisis!