• Estudio
  • Posible catálogo de gráficos
  • Otra guía de gráficos
  • Descripción de datos de censo
  • Minisubconjunto de datos de censo (2000)
  • Plataformas: las que quieras. Un par de casos:
    • Matlab
    • Python. Para leer los datos:
      • En Python básico:
                import csv
                f= open('some.csv', newline='')
                reader = csv.reader(f)
                for row in reader:
                    print(row[0]) #Primera celda de la fila
                    print(row[1]) #Segunda celda de la fila
        #Pero todo esto se puede incorporar en una list comprehension supercompacta ¿o no?            
            
      • Con numpy puedes usar loadtxt poniéndole el argumento delimiter=',' o ; si fuese el caso
      • Con pandas tienes read_csv(fichero,separador,header=numfilatitulos,usecols=[listacolumnasquiero]) que devuelve un tipo propio: dataframe
      Para graficar:
      • Matplotlib:
        1. Lista de los métodos de pyplot
        2. Ejemplos de gráficos
        3. Gráfico de dispersión: pyplot.scatter(x,y)
        4. Ídem + tamaño: pyplot.scatter(x,y,tam)
        5. ... + color: pyplot.scatter(x,y,tam,color)
        6. Gráfico 3D:
          fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='3d'))
          surf = ax.scatter( xs, ys, zs,  s=tams, c=colors)
              
      • Seaborn (va sobre matplotlib):
        1. Relaciones entre lo que te interesa y el tipo de gráfico
        2. Ejemplos de gráficos
        3. Gráfico de dispersión: sns.scatterplot(x=valsx, y=valsy,hue=valscolor, size=valstam,palette=[coloresausar],sizes=(tamax, tamin))
      Casos:
    1. Frecuencia de cada clase de trabajador
    2. Sueldos por clase de trabajador ¿Qué tal se ve...
      • las relaciones cualitativas entre clases
      • las relaciones cuantitativas aproximadas
      • la comparación entre cualquier (la más difícil) pareja
      • la secuencia ordenada completa
      ?

      Comparemos estos ejemplos:

      • Cajas
      • Medias 1
      • Medias 2
      • Barras 1
      • Barras 2
      • Barras 3
      • Barras 4
      • Violin 1
      • Violin 2
      • Violin 3
    3. Sueldo, edad y clase de trabajador
    4. Frecuencia de ocupación por sexo
    5. Edad/Salario/Frecuencia/Semanas trabajadas ¿Puedes hacer algo que permita ver las relaciones mejor?
    6. Sueldo, edad, ocupación, clase de trabajador, sexo (¿códigos de colores? ¿formas? ¿intensidad?)
    7. ¿Añadir representatividad?