Objetivo

Reconocer los diferentes tipos de gráficas que se pueden realizar con la librería Matplotilb en Python.

Identificar cómo es que se puede mejorar la calidad de los datos con la librería Pandas en Python.

Descripción

El analista de información puede brindar una perspectiva de los datos, para dar pie a la elección sobre qué y dónde explorar, a qué variables destacar y qué datos pudieran ser valiosos para realizar un análisis o estudio más profundo.  Se necesitan herramientas de un nivel básico para este propósito y explorar la información de manera gráfica dentro del lenguaje Python.

Es importante mencionar que hay gráficos o visualizaciones que favorecen la exploración y otros gráficos que facilitan la presentación de resultados.

Matplotlib es una de las librerías de Python más robustas en cuanto a gráficos. Por su parte, Pandas es una librería en Python que además de graficar también puede dar apoyo en la limpieza o mejora de los datos, siendo esta parte a veces la que lleva más tiempo en los proyectos.

A través de este tema se podrá manejar el uso de ambas librerías para la creación de gráficos que se adecuen a las necesidades de la organización.

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Uso de gráficos en Python

Los siguentes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Revisa los siguientes videos:

Para conocer más acerca de Uso de gráficos en Python, te sugerimos ver lo siguiente:

• Frank Andrade. (2021, 2 de abril). Introduccion a Matplotlib en Python | Como hacer gráficos con Python | Curso completo de Matplotlib. [Archivo de video]. Recuperado de https://youtu.be/QPaHUBphDgo
  
  
• Petróleo y programación SMAE. (2021, 5 de octubre). Graficar desde Pandas y uso de matplotlib [Python]. [Archivo de video]. Recuperado de https://youtu.be/hx5H2P-G-TQ

Revisa las siguientes lecturas:

Para conocer más acerca de Uso de gráficos en Python, te sugerimos leer lo siguiente:

• Khatri, V. (2022). 7 Best Python Data Visualization Libraries. Recuperado de https://www.techgeekbuzz.com/blog/best-python-data-visualization-libraries/
  
  
• Mulla, R. (2022). ALL Python Data Visualization Libraries in 2022. Recuperado de https://www.kaggle.com/code/robikscube/all-python-data-visualization-libraries-in-2022/notebook

Objetivo

Especificar los pasos para graficar con la librería panda.

Instrucciones

1. Para realizar esta actividad es importante que consultes el contenido del tema.
2. Con base en lo aprendido elabora un diagrama de flujo que incluya los conceptos y los pasos a seguir para realizar un gráfico en Python.
3. Incluye un ejemplo.
4. Deberá ser información sintetizada y precisa.
5. Us solo una hoja.

Entregable

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