Aprende Creación de Diagramas de Violín

Un violinplot es una combinación de un diagrama de caja y un gráfico de densidad de núcleo (KDE).

Mientras que un diagrama de caja solo muestra estadísticas resumidas (mediana, cuartiles), un violinplot revela la distribución completa de los datos. El "ancho" del violín en cualquier punto representa la densidad (cuántos datos hay en ese valor).

Parámetros clave

split=True: si se dispone de una variable hue con exactamente dos categorías (por ejemplo, "Male"/"Female"), este parámetro dibuja una categoría en la mitad izquierda del violín y la otra en la derecha. Esto facilita enormemente la comparación;
inner: controla lo que se dibuja dentro del violín;
'box' (predeterminado): dibuja un diagrama de caja pequeño;
'point': dibuja puntos de datos individuales;
'quartile': dibuja líneas para los percentiles 25, 50 y 75;
bw (ancho de banda): controla la suavidad de la curva (igual que en KDE). Un número menor revela más detalle (y ruido); un número mayor la hace más suave.

Ejemplo

Aquí se muestra un violinplot con la distribución de total_bill. Observe cómo split=True permite comparar "Smokers" vs "Non-Smokers" dentro del mismo violín.


              123456789101112131415161718
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('tips')

# Create a split violinplot
sns.violinplot(
    data=df,
    x='day',
    y='total_bill',
    hue='smoker',
    split=True,    # Compare sides directly
    inner='quartile', # Show quartile lines
    palette='muted'
)

plt.show()

Tarea

Swipe to start coding

Crear una visualización detallada de los datos de propinas.

Importar las bibliotecas necesarias y leer el conjunto de datos tips.csv.
Crear un violinplot y asignar el resultado a una variable llamada g (esto captura el objeto Axes de la gráfica):

Asignar 'day' a x y 'total_bill' a y.
Agrupar por 'sex' utilizando hue.
Utilizar la paleta 'rocket'.
Dividir los violines para comparar géneros lado a lado (split=True).
Mostrar los puntos de datos individuales en el interior configurando inner='point'.
Establecer el ancho de banda de suavizado bw en 0.2.

Establecer el título de la gráfica como 'Tips violinplot' usando la variable g (por ejemplo, g.set_title(...)).
Mostrar la gráfica.

Solución

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Sección 1. Capítulo 12

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