<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Visualizacion de informacion con Pandas
En este ejercicio se demostrara como se puede visualizar informacion mediante la libreria Pandas
Importar librerias
Step1:  La informacion
Para el ejercicio se creo informacion ficticia la cual se encuentra en la carpeta  data  con los nombres df1, df2 y df3
Step2:  Hojas de estilo
Matplotlib tiene Hojas de estilo que se pueden utilizar para crear graficas. Estas hojas de estilo incluyen plot_bmh, plot_fivethirtyeight, plot_ggplot y mas. Basicamente crean distintas reglas de estilo que se pueden aplicar facilmente.
 Antes de utilizar plt.style.use() tus graficas se pueden ver como la siguiente
Step3:  Utilizando estilos
Step4:  Ahora tu grafica se visulizara de la siguiente manera
Step5:  Por lo pronto utilizaremos el estilo ggplot
Tipos de grafica
Existen varios tipos de graficas que se integran en pandas, la mayoria de ellas para demostrar datos estadisticos
Step6:  Graficas de barras
Step7:  Histogramas
Step8:  Graficas de lineas
Step9:  Graficas de puntos
Step10:  Se puede utilizar c para cambiar el color a desplegar y cmap para modificar el rango de colores a desplegar
Para consultar todos los rangos de colores puedes consultar
Step11:  Tambien se puede utilizar s para indicar el tamanio de alguna otra columna. El parametro s debe de ser un arreglo y no solo el nombre de la columna
Step12:  Graficas de caja
Step13:  Grafica Hexagonal
Muy util para la informacion bivariable, una alterntiva a la grafica de puntos
Step14:  Kernel Density Estimation (KDE)
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline
Explanation: Visualizacion de informacion con Pandas
En este ejercicio se demostrara como se puede visualizar informacion mediante la libreria Pandas
Importar librerias
End of explanation
df1 = pd.read_csv('../data/df1',index_col=0)
df2 = pd.read_csv('../data/df2')
Explanation: La informacion
Para el ejercicio se creo informacion ficticia la cual se encuentra en la carpeta  data  con los nombres df1, df2 y df3
End of explanation
df1['A'].hist()
Explanation: Hojas de estilo
Matplotlib tiene Hojas de estilo que se pueden utilizar para crear graficas. Estas hojas de estilo incluyen plot_bmh, plot_fivethirtyeight, plot_ggplot y mas. Basicamente crean distintas reglas de estilo que se pueden aplicar facilmente.
 Antes de utilizar plt.style.use() tus graficas se pueden ver como la siguiente:
End of explanation
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
Explanation: Utilizando estilos:
End of explanation
df1['A'].hist()
plt.style.use('bmh')
df1['A'].hist()
plt.style.use('dark_background')
df1['A'].hist()
plt.style.use('fivethirtyeight')
df1['A'].hist()
plt.style.use('ggplot')
Explanation: Ahora tu grafica se visulizara de la siguiente manera:
End of explanation
df2.plot.area(alpha=0.4)
Explanation: Por lo pronto utilizaremos el estilo ggplot
Tipos de grafica
Existen varios tipos de graficas que se integran en pandas, la mayoria de ellas para demostrar datos estadisticos:
df.plot.area     
df.plot.barh     
df.plot.density  
df.plot.hist     
df.plot.line     
df.plot.scatter
df.plot.bar      
df.plot.box      
df.plot.hexbin   
df.plot.kde      
df.plot.pie
A su vez puedes mandar llamar df.plot(kind='hist') o remplazar el argumento de kind por cualquiera de la siguientes claves (ej. 'box','barh', etc..)
Area
End of explanation
df2.head()
df2.plot.bar()
df2.plot.bar(stacked=True)
Explanation: Graficas de barras
End of explanation
df1['A'].plot.hist(bins=50)
Explanation: Histogramas
End of explanation
df1.plot.line(x=df1.index,y='B',figsize=(12,3),lw=1)
Explanation: Graficas de lineas
End of explanation
df1.plot.scatter(x='A',y='B')
Explanation: Graficas de puntos
End of explanation
df1.plot.scatter(x='A',y='B',c='C',cmap='coolwarm')
Explanation: Se puede utilizar c para cambiar el color a desplegar y cmap para modificar el rango de colores a desplegar
Para consultar todos los rangos de colores puedes consultar: http://matplotlib.org/users/colormaps.html
End of explanation
df1.plot.scatter(x='A',y='B',s=df1['C']*100)
Explanation: Tambien se puede utilizar s para indicar el tamanio de alguna otra columna. El parametro s debe de ser un arreglo y no solo el nombre de la columna:
End of explanation
df2.plot.box() # Tambien puedes incluir el argumento by= para agrupar la informacion
Explanation: Graficas de caja
End of explanation
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])
df.plot.hexbin(x='a',y='b',gridsize=25,cmap='Oranges')
Explanation: Grafica Hexagonal
Muy util para la informacion bivariable, una alterntiva a la grafica de puntos:
End of explanation
df2['a'].plot.kde()
df2.plot.density()
Explanation: Kernel Density Estimation (KDE)
End of explanation
<END_TASK>