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¿Cómo se utiliza Seaborn para filtrar y seleccionar filas o columnas específicas de mis datos?

Seaborn es principalmente una biblioteca de visualización de datos y no proporciona métodos directos para filtrar o seleccionar filas o columnas específicas de sus datos. Sin embargo, Seaborn funciona a la perfección con la biblioteca pandas, que es una poderosa biblioteca de manipulación de datos en Python. Podemos usar pandas para filtrar y seleccionar filas o columnas específicas de sus datos y luego usar Seaborn para visualizar los datos filtrados.

Al combinar las capacidades de manipulación de datos de pandas para filtrar y seleccionar filas o columnas específicas con las capacidades de visualización de Seaborn, podemos obtener información de nuestros datos y comunicar nuestros hallazgos de manera efectiva a través de visualizaciones.

Aquí hay una explicación detallada de cómo usar Seaborn en combinación con pandas para filtrar y seleccionar filas o columnas específicas de nuestros datos.

Importe las bibliotecas necesarias

En primer lugar, tenemos que importar todas las bibliotecas necesarias, como seaborn y pandas, en nuestro entorno Python.

import seaborn as sns
import pandas as pd

Cargue o cree los datos en un DataFrame de pandas

Después de importar las bibliotecas requeridas, tenemos que crear los datos usando la función DataFrame() de la biblioteca pandas o podemos cargar los datos usando la función read_csv() de la biblioteca pandas. Al utilizar el siguiente código, podemos cargar los datos en nuestro entorno de trabajo de Python.

Ejemplo

import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
df.head()

Producción

   PassengerId  Survived  Pclass  ...     Fare Cabin  Embarked
0            1         0       3  ...   7.2500   NaN         S
1            2         1       1  ...  71.2833   C85         C
2            3         1       3  ...   7.9250   NaN         S
3            4         1       1  ...  53.1000  C123         S
4            5         0       3  ...   8.0500   NaN         S

[5 rows x 12 columns]

Filtrar filas según una condición

Pandas proporciona varios métodos para filtrar filas según condiciones específicas. Por ejemplo, podemos usar el descriptor de acceso 'loc' o 'iloc' para filtrar filas según una condición booleana.

Ejemplo

En este ejemplo, utilizamos el descriptor de acceso 'loc' para seleccionar filas donde los valores de la columna 'Edad' son mayores que 10. Esto creará un nuevo DataFrame llamado 'filtered_df' que contiene las filas filtradas.

import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
# Filter rows where a column meets a specific condition
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 10]
res = filtered_df.head()
print(res)

Producción

   PassengerId  Survived  Pclass  ...     Fare Cabin  Embarked
0            1         0       3  ...   7.2500   NaN         S
1            2         1       1  ...  71.2833   C85         C
2            3         1       3  ...   7.9250   NaN         S
3            4         1       1  ...  53.1000  C123         S
4            5         0       3  ...   8.0500   NaN         S

[5 rows x 12 columns]

Seleccionar columnas específicas

Podemos usar pandas para seleccionar columnas específicas de nuestro DataFrame. Hay varias formas de hacer esto, como indexar con nombres de columnas o usar el descriptor de acceso 'loc' o 'iloc'.

Ejemplo

En este ejemplo, creamos un nuevo DataFrame llamado 'selected_columns' que contiene solo las columnas especificadas ('Edad' y 'Tarifa') del DataFrame original.

import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
# Filter rows where a column meets a specific condition
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 10]
# Select specific columns by name
selected_columns = df[['Age', 'Fare']]
# Select specific columns using loc or iloc
selected_columns = df.loc[:,['Age', 'Fare']]
print(selected_columns.head())

Producción

    Age     Fare
0  22.0   7.2500
1  38.0  71.2833
2  26.0   7.9250
3  35.0  53.1000
4  35.0   8.0500

Visualice los datos filtrados o seleccionados utilizando Seaborn

Una vez que hayamos filtrado o seleccionado las filas o columnas deseadas usando pandas, podemos usar Seaborn para visualizar los datos filtrados. Seaborn proporciona una amplia gama de funciones de trazado que aceptan pandas DataFrames como entrada.

Podemos utilizar varias otras funciones de trazado de Seaborn para visualizar nuestros datos filtrados o seleccionados, como diagramas de líneas, diagramas de barras, diagramas de caja y más. Seaborn proporciona numerosas opciones de personalización para mejorar la representación visual de nuestros datos.

Ejemplo

En el ejemplo anterior, utilizamos la función 'scatterplot()' de Seaborn para crear un diagrama de dispersión de dos columnas ('Edad' y 'Tarifa') del marco de datos 'filtered_df'.

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
# Filter rows where a column meets a specific condition
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 10]
# Create a scatter plot of two columns from the filtered DataFrame
sns.scatterplot(x='Age', y='Fare', data=filtered_df)
plt.show()

Producción

Nota

Es importante tener en cuenta que Seaborn se centra principalmente en la visualización de datos y, para tareas de manipulación de datos más complejas, es posible que debamos confiar en las funcionalidades proporcionadas por pandas u otras bibliotecas de manipulación de datos en Python.

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