Prueba de generación de gráficos

Primero, hay que incluir los paquetes pandas, numpy, scipy y plotly. Para crear las credenciales para plotly, de debe ir a https://plot.ly/settings/api. Luego, el username y el api_key se deben guardar en el archivo ~/.plotly/.credentials



In [8]:

    
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy as sp
import plotly.plotly as py
import plotly.figure_factory as ff
import plotly
plotly.tools.set_credentials_file(username='gastudillo', api_key='OiqcwUGj4Jmtn1KtY6oR')

Luego, importar los datos



In [9]:

    
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/school_earnings.csv")



In [10]:

    
table = ff.create_table(df)



In [12]:

    
py.iplot(table, filename='table1')









    



High five! You successfully sent some data to your account on plotly. View your plot in your browser at https://plot.ly/~gastudillo/0 or inside your plot.ly account where it is named 'table1'






    Out[12]:



In [13]:

    
schools = df.School



In [18]:

    
print(schools[0],";" ,schools[1])









    



MIT ; Stanford

La función std() calcula la desviación estándar de cada columna



In [19]:

    
df.std()









    Out[19]:





Women    12.813683
Men      25.705289
gap      14.137084
dtype: float64

La función mean() calcula la desviación estándar de cada columna



In [21]:

    
df.mean()









    Out[21]:





Women     81.095238
Men      113.523810
gap       32.428571
dtype: float64

Para generar gráficos, hay que importar los tipos de gráficos disponibles:



In [23]:

    
from plotly.graph_objs import *

Luego, se puede generar, por ejemplo, un gráfico de barra



In [24]:

    
data = [Bar(x=df.School,
            y=df.gap)]



In [26]:

    
py.iplot(data, filename='basic_bar')









    Out[26]:



In [30]:

    
trace_women = Bar(x=df.School,
                  y=df.Women,
                  name='Women',
                  marker=dict(color='#ffcdd2'))

trace_men = Bar(x=df.School,
                y=df.Men,
                name='Men',
                marker=dict(color='#A2D5F2'))

trace_gap = Bar(x=df.School,
                y=df.gap,
                name='Gap',
                marker=dict(color='#59606D'))

data = [trace_women, trace_men, trace_gap]
layout = Layout(title="Average Earnings for Graduates",
                xaxis=dict(title='School'),
                yaxis=dict(title='Salary (in thousands)'))
fig = Figure(data=data, layout=layout)

py.iplot(fig, filename='simple_styled_bar')









    Out[30]:



In [ ]: