Eligiendo como visualizar el análisis de datos en 🐍 Python para EDA usando pandas

Hace unos días, me di cuenta que necesitaba una forma de visualizar datos para Adhoc análisis y EDA.
Siempre he sido bastante reacia a perder el tiempo haciendo gráficos en matplotlib porque me parece muy complicado el disenno.

Pero, tras haber perdido parte del código que usaba en Python para hacer todo más rápido por no subirlo a Github, me he dado cuenta de que necesito esto.


Primero vamos a ver que tipo de librerias tenemos en Python que podemos usar en Jupyter Notebook

• matplotlib
• Seaborn
• bokeh
• plotly
• cufflinks (plotly + pandas)

matplotlib

 Es la libreria por antonomasia para usar con Pandas.

Seaborn

Basada en matplotlib tiene automatizados muchos gráficos para hacerlos de forma más sencilla. La parte negativa es que no es interactiva

bokeh

La sintaxis y el modelo, no tiene nada que ver con las dos anteriores. Así que hay que aprenderla desde cero. Como puntos destacados puedes exportarse para usarse con JS y es interactiva, eso significa que puedes hacer dashboards con los que se pueden seleccionar variables por ejemplo.

plotly

Es una librería propietaria, pero permite hacer muchos gráficos. Tiene buena usabilidad, así que no necesitas aprender mucho código y la documentación es muy buena. Hay una versión de pago, así que no es totalmente libre. Sería como el debian de las librerias de visualización de datos en Python.