1. Exportación de gráficos interactivos desde Plotly
¡Felicidades a todos los fanáticos de la visualización y a los artistas de gráficos por llegar a nuestra última lección sobre visualización de datos! Hoy finalizaremos nuestro viaje creando gráficos hermosos e informativos y aprenderemos a exportarlos correctamente e integrarlos en documentos. Si antes dudabas cómo impresionar a tu jefe no solo con un análisis preciso, sino también con gráficos que se pueden insertar no solo en PowerPoint sino también en una página HTML, ¡entonces este es tu día de suerte!
Principales formatos de exportación en Plotly
Plotly admite varios formatos de exportación:
- HTML: para crear gráficos interactivos que se pueden abrir en un navegador.
- PNG, JPG, PDF, SVG: para crear imágenes estáticas de alta calidad.
- JSON: para almacenar gráficos como estructuras JSON, lo cual es útil para transferir datos entre sistemas.
Métodos de exportación
Comencemos con nuestra estrella: Plotly. Esta biblioteca es famosa por su interactividad y capacidad para crear gráficos dinámicos. Pero, ¿cómo compartirlos con el mundo sin llevar una laptop con Python instalado debajo del brazo?
Plotly permite exportar gráficos en HTML. Esto significa que puedes simplemente enviar un archivo HTML, y tus colegas o clientes podrán interactuar con el gráfico directamente en su navegador. La exportación se realiza utilizando el método plotly.io.write_html. Por ejemplo:
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
# Creamos un gráfico interactivo simple
df = px.data.iris() # Dataset irises
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
# Exportamos el gráfico en HTML
pio.write_html(fig, file='grafico.html', auto_open=True)
El parámetro auto_open=True abre el archivo en el navegador inmediatamente después de guardarlo, lo cual es muy conveniente si tienes prisa por mostrar tu trabajo a tus colegas o si quieres asegurarte de que todo se guardó correctamente.
Exportación a otros formatos
Plotly también permite exportar gráficos en formatos de imagen como PNG, JPEG y SVG. Para ello, se utiliza el método plotly.io.write_image. Aquí necesitaremos una biblioteca adicional llamada kaleido, que proporciona renderizado a formatos de imagen:
pip install -U kaleidoAhora exportemos el gráfico:
# Exportamos el gráfico en PNG
pio.write_image(fig, file='grafico.png')
# Exportamos el gráfico en JPG
pio.write_image(fig, file='grafico.jpg', width=800, height=400, scale=2)
2. Inclusión de gráficos en informes
Los gráficos exportados pueden convertirse en una parte integral de tus informes analíticos. Por ejemplo, un gráfico HTML exportado se puede insertar fácilmente en un informe que planees presentar en un webinar o subir a un portal corporativo.
Insertar gráficos en documentos Word y PDF
Para integrar gráficos en documentos de Microsoft Word o PDF, solo necesitas guardar el gráfico en formato PNG o JPG y luego insertarlo como imagen. Puedes arrastrar el archivo directamente al documento o utilizar las funciones integradas de Word y editores de PDF para insertar imágenes.
fig.write_image("sales_chart.pdf")
PDF es conveniente para imprimir y distribuir gráficos de alta calidad. Al exportar gráficos de Plotly a PDF usando kaleido, simplemente necesitas especificar el formato del archivo.
Incluir gráficos interactivos en documentos web
Los gráficos interactivos de Plotly en formato HTML se pueden incrustar en páginas web. Esto es especialmente útil para informes en línea y documentación web. Para incrustar un gráfico, puedes usar un enlace al archivo HTML o incrustar el código HTML directamente en la página web.
Para incluir gráficos interactivos, puedes usar un iframe en la página HTML:
<iframe src="grafico.html" width="800" height="600"></iframe>
De esta manera, el gráfico será incluido en tu página y estará disponible para interactuar.
Exportar gráficos en JSON
El formato JSON es adecuado para almacenar gráficos como datos que se pueden transferir entre sistemas o guardar para su edición posterior. El archivo JSON se puede importar nuevamente en Plotly y visualizar.
# Guardar gráfico en JSON
fig.write_json("sales_chart.json")
Selección de formatos y parámetros para diferentes tipos de informes
- Para impresión y publicaciones: Usa formato PNG o PDF con alta resolución (
dpi=300) para asegurarte de que las imágenes se mantengan nítidas y de alta calidad. - Para documentos web y presentaciones: Los formatos PNG y SVG son ideales para documentos web. SVG es útil para gráficos escalables y no pierde calidad al ampliarlo.
- Para informes interactivos: Guarda gráficos interactivos de Plotly en formato HTML y embébelos en páginas web o documentos en línea.
3. Ejemplo
Ahora, para consolidar el conocimiento, vamos a crear un gráfico interactivo, exportarlo e integrarlo en un documento HTML simple.
Creación del gráfico:
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
df = px.data.tips()
fig = px.bar(df, x='day', y='total_bill', color='sex', barmode='group')
pio.write_html(fig, file='tips_graph.html', auto_open=True)
Creación de documento HTML con el gráfico:
Guarda el siguiente código como index.html:
<!DOCTYPE html>
<html lang="es">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Informe sobre propinas</title>
</head>
<body>
<h1>Análisis de propinas por día de la semana</h1>
<p>A continuación se presenta un gráfico interactivo que muestra la suma total de propinas según el día de la semana y el género.</p>
<iframe src="tips_graph.html" width="900" height="500" frameBorder="0"></iframe>
</body>
</html>
Visualización del documento:
Abre index.html en tu navegador y disfruta del resultado. ¡Acabas de crear un informe que puedes compartir con tus colegas o publicar en internet!
Los gráficos interactivos no solo son hermosos, sino también útiles para un análisis detallado de los datos y la presentación de resultados. Con ellos tus informes serán mucho más impresionantes y funcionales.
Para concluir nuestro aprendizaje sobre Plotly y Matplotlib, cabe destacar que la presentación adecuada de la información es casi un arte. Utiliza los conocimientos adquiridos para hacer que tus datos se vean increíbles y contengan el máximo valor. ¡Buena suerte creando tus propias obras maestras de visualización!
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