Line Plots¶

Altair es una biblioteca de visualización de datos en Python que utiliza una sintaxis declarativa para crear gráficos interactivos y de alta calidad. A continuación, se presentan algunos ejemplos de cómo crear gráficos de línea con Altair en Python.

1. Gráfico de línea básico

In [1]:

import altair as alt
import pandas as pd

# Crear un DataFrame de ejemplo
data = pd.DataFrame({
    'total_bill': [16.99, 10.34, 21.01, 23.68, 24.59],
    'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61]
})

# Crear el gráfico de línea
chart = alt.Chart(data).mark_line().encode(
    x='total_bill',
    y='tip'
).properties(
    width=600,
    height=400
).interactive()

# Mostrar el gráfico
chart

import altair as alt import pandas as pd # Crear un DataFrame de ejemplo data = pd.DataFrame({ 'total_bill': [16.99, 10.34, 21.01, 23.68, 24.59], 'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61] }) # Crear el gráfico de línea chart = alt.Chart(data).mark_line().encode( x='total_bill', y='tip' ).properties( width=600, height=400 ).interactive() # Mostrar el gráfico chart

Out[1]:

2. Gráfico de línea con múltiples líneas

In [2]:

import altair as alt
from vega_datasets import data
import warnings
import pandas as pd

# Deshabilitar advertencias de pandas
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)

# Cargar los datos
stocks = data.stocks()

# Crear el gráfico de línea con múltiples líneas
chart = alt.Chart(stocks).mark_line().encode(
    x='date:T',
    y='price',
    color='symbol'
).properties(
    width=600,
    height=400
).interactive()

# Mostrar el gráfico
chart

import altair as alt from vega_datasets import data import warnings import pandas as pd # Deshabilitar advertencias de pandas warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) # Cargar los datos stocks = data.stocks() # Crear el gráfico de línea con múltiples líneas chart = alt.Chart(stocks).mark_line().encode( x='date:T', y='price', color='symbol' ).properties( width=600, height=400 ).interactive() # Mostrar el gráfico chart

Out[2]:

3. Gráfico de línea con estilo personalizado

In [3]:

import altair as alt
from vega_datasets import data

# Cargar los datos
stocks = data.stocks()

# Crear el gráfico de línea con estilo personalizado
chart = alt.Chart(stocks).mark_line(point=True).encode(
    x='date:T',
    y='price',
    color='symbol',
    strokeDash='symbol'
).properties(
    width=600,
    height=400
).interactive()

# Mostrar el gráfico
chart

import altair as alt from vega_datasets import data # Cargar los datos stocks = data.stocks() # Crear el gráfico de línea con estilo personalizado chart = alt.Chart(stocks).mark_line(point=True).encode( x='date:T', y='price', color='symbol', strokeDash='symbol' ).properties( width=600, height=400 ).interactive() # Mostrar el gráfico chart

Out[3]:

4. Gráfico de línea con bandas de confianza

In [4]:

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np

# Crear un DataFrame de ejemplo
np.random.seed(0)
dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=100)
values = np.random.randn(100).cumsum()

data = pd.DataFrame({
    'date': dates,
    'value': values
})

# Calcular las bandas de confianza
data['ci_lower'] = data['value'] - 1.96 * np.random.rand(100)
data['ci_upper'] = data['value'] + 1.96 * np.random.rand(100)

# Crear el gráfico de línea con bandas de confianza
line = alt.Chart(data).mark_line().encode(
    x='date:T',
    y='value'
).interactive()

band = alt.Chart(data).mark_errorband(extent='ci').encode(
    x='date:T',
    y='ci_lower',
    y2='ci_upper'
)

# Mostrar el gráfico
(line + band).properties(
    width=600,
    height=400
).interactive()

import altair as alt import pandas as pd import numpy as np # Crear un DataFrame de ejemplo np.random.seed(0) dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=100) values = np.random.randn(100).cumsum() data = pd.DataFrame({ 'date': dates, 'value': values }) # Calcular las bandas de confianza data['ci_lower'] = data['value'] - 1.96 * np.random.rand(100) data['ci_upper'] = data['value'] + 1.96 * np.random.rand(100) # Crear el gráfico de línea con bandas de confianza line = alt.Chart(data).mark_line().encode( x='date:T', y='value' ).interactive() band = alt.Chart(data).mark_errorband(extent='ci').encode( x='date:T', y='ci_lower', y2='ci_upper' ) # Mostrar el gráfico (line + band).properties( width=600, height=400 ).interactive()

Out[4]: