Gráficos de Barras Apiladas
Los gráficos de barras apiladas son útiles cuando queremos comparar varias categorías (dos o más) para cada valor del eje x. Por ejemplo, en lugar de fijarnos únicamente en el PIB de los distintos países, podemos querer ver la cantidad de contribución de cada sector económico al PIB de un país concreto (los datos no son reales):
Code Description
plt.bar(countries, primary_sector)
Plotting the lower bars for
primary_sector (blue bars).
plt.bar(countries, secondary_sector, bottom=primary_sector)
Plotting the middle bars for
secondary_sector (orange bars) on top of the lower bars for primary_sector.
plt.bar(countries, tertiary_sector, bottom=primary_sector + secondary_sector)
Plotting the upper bars for
tertiary_sector (green bars) on top of the middle bars.
Similarly to line plots and scatter plots, we called the bar() function three times to create three bars for each value on the x-axis (country names in our example). In every call countries are specified as x-axis values in order to create stacked bars. Pay extra attention to the bottom parameter.
Note
bottomparameter specifies the y coordinate(s) of the bottom side(s) of the bars. Here is the documentation.
Tarea
- Utilice la función correcta para crear gráficos de barras.
- Trace las barras inferiores para
yes_answers. - Trace las barras de "sin_respuestas" encima de las barras de "sí_responde" especificando la palabra clave correcta.
¿Todo estuvo claro?
Contenido del Curso
Ultimate Visualization with Python
1. Introducción a Matplotlib
2. Creación de Gráficos de Uso Común
4. Más Gráficas Estadísticas
Ultimate Visualization with Python
Gráficos de Barras Apiladas
Los gráficos de barras apiladas son útiles cuando queremos comparar varias categorías (dos o más) para cada valor del eje x. Por ejemplo, en lugar de fijarnos únicamente en el PIB de los distintos países, podemos querer ver la cantidad de contribución de cada sector económico al PIB de un país concreto (los datos no son reales):
Code Description
plt.bar(countries, primary_sector)
Plotting the lower bars for
primary_sector (blue bars).
plt.bar(countries, secondary_sector, bottom=primary_sector)
Plotting the middle bars for
secondary_sector (orange bars) on top of the lower bars for primary_sector.
plt.bar(countries, tertiary_sector, bottom=primary_sector + secondary_sector)
Plotting the upper bars for
tertiary_sector (green bars) on top of the middle bars.
Similarly to line plots and scatter plots, we called the bar() function three times to create three bars for each value on the x-axis (country names in our example). In every call countries are specified as x-axis values in order to create stacked bars. Pay extra attention to the bottom parameter.
Note
bottomparameter specifies the y coordinate(s) of the bottom side(s) of the bars. Here is the documentation.
Tarea
- Utilice la función correcta para crear gráficos de barras.
- Trace las barras inferiores para
yes_answers. - Trace las barras de "sin_respuestas" encima de las barras de "sí_responde" especificando la palabra clave correcta.
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