📊 Gráficos de líneas en Python: más allá del código 📈
- Brayan Neciosup
- hace 5 días
- 1 Min. de lectura
La visualización de datos no consiste en “hacer gráficos bonitos”, consiste en tomar decisiones correctas para comunicar información real. En este primer capítulo sobre Visualización de Datos con Python, abordo uno de los gráficos más utilizados —y más mal interpretados—:el gráfico de líneas.
🎯 Objetivo de este capítulo
Entender:
cuándo un gráfico de líneas es adecuado
cuándo genera interpretaciones erróneas
y cómo diferentes librerías presentan la información de forma distinta
Para ello, trabajo el mismo concepto utilizando:
🧠 Un aprendizaje clave
Al utilizar el mismo dataset, observé algo fundamental:
Seaborn realiza agregaciones estadísticas de forma implícita
Plotly representa los datos tal como vienen en el DataFrame
Matplotlib ofrece control total, pero exige mayor criterio del analista
Esto explica por qué un mismo gráfico puede verse:
claro en una librería
y ruidoso en otra
El problema no es el gráfico ni los datos, sino la relación que se intenta representar.
📊 Ejemplo visual
🖼️ Gráfico de líneas en MatplotLib
🖼️ Gráfico de líneas en Seaborn
🖼️ Gráfico de líneas en Plotly (Gráfico atípico)
🖼️ Gráfico de líneas en Plotly (Gráfico con datos agrupados previamente)
(Aquí puedes mostrar cómo cambia la interpretación visual usando el mismo dataset)
🧩 Conclusión
Los gráficos de líneas están diseñados para evaluar tendencias, no para representar:
relaciones discontinuas
datos sin orden
métricas sin agregación previa
Este capítulo muestra un caso real de error común, para que quienes estén aprendiendo puedan desarrollar criterio y no solo repetir código. Para más detalle puedes revisar el repositorio en GitHub.
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