Las 10 principales bibliotecas de visualización de datos en Python que crecen en 2023
El robusto ecosistema de visualización de Python significa que los usuarios tienen numerosas bibliotecas a su disposición. Si bien esto ofrece flexibilidad, es crucial comprender las fortalezas y limitaciones de cada biblioteca. Profundicemos en las nuevas tendencias de las 10 principales bibliotecas de visualización de datos en Python en 2023.
El ranking se basa en las estrellas recibidas por el repositorio de la biblioteca en github en 2023. Cuantas más estrellas reciba, más alto se clasificará.
No. 1 PyGWalker
Estrellas recibidas por kanaries/pygwalker desde 2023: 7486
La biblioteca de visualización de datos más popular en Python en 2023. Convierte tu marco de datos en una aplicación interactiva de exploración de datos como Tableau/PowerBI con una sola línea de código.
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Proporciona una interfaz sencilla de arrastrar y soltar/chat para construir gráficos.
Puede ejecutarse en el cuaderno Jupyter, lo que significa que no necesitas cambiar entre tu código y la aplicación de visualización.
Además, también puedes construir visualizaciones espaciales interactivas en mapas con él.
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Y también tiene una versión en Javascript y R.
- Pros: Aplicación interactiva de exploración de datos con una sola línea de código; interfaz de arrastrar y soltar/chat; visualización espacial interactiva en mapas.
- Contras: No muy flexible para estilos personalizables.
Github: https://github.com/Kanaries/pygwalker (opens in a new tab)
No. 2 Matplotlib
Estrellas recibidas por matplotlib/matplotlib desde 2023: 1821
Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos muy tradicional en Python publicada en 2003. Es la base de muchas otras bibliotecas, como seaborn, pygal, y así sucesivamente. Es muy flexible y personalizable, pero también es muy verbosa y no muy eficiente, lo que generalmente requiere mucho código para visualizaciones simples.
- Pros: Base para muchas otras bibliotecas; altamente personalizable.
- Contras: Mayor curva de aprendizaje; puede requerir mucho código para visualizaciones simples; la estética puede parecer desactualizada.
Github: https://github.com/matplotlib/matplotlib (opens in a new tab)
No. 3 Plotly
Estrellas recibidas por plotly/plotly.py desde 2023: 1705
Plotly también es una biblioteca de visualización de datos multiplataforma como pygwalker. La empresa de Plotly también construye Dash, que puede convertir tu código de gráficos de Plotly en una aplicación web como un panel de control.
- Pros: Ofrece visualizaciones interactivas listas para la web; se pueden publicar como aplicaciones de datos con Dash.
- Contras: El modo en línea requiere conexión a internet; la versión gratuita tiene limitaciones en el número de gráficos y su visibilidad pública.
Github: https://github.com/plotly/plotly.py (opens in a new tab)
No. 4 Bokeh
Estrellas recibidas por bokeh/bokeh desde 2023: 1126
Bokeh es creado por Anaconda, que es una empresa muy famosa en el mundo de la ciencia de datos. Fecha de publicación: 2013
- Pros: Diseñado para visualizaciones web interactivas; maneja conjuntos de datos grandes de manera eficiente.
- Contras: La sintaxis puede parecer poco familiar para los usuarios de Matplotlib; más adecuado para aplicaciones web que para gráficos estáticos.
Github: https://github.com/bokeh/bokeh (opens in a new tab)
No. 5 Seaborn
Estrellas recibidas por mwaskom/seaborn desde 2023: 1111
Seaborn se construye sobre matplotlib, lo que significa que se beneficia de la flexibilidad de matplotlib, pero también hereda la verbosidad de matplotlib.
- Pros: Construido sobre Matplotlib con mejoras estéticas; eficiente para gráficos estadísticos.
- Contras: Menos personalizable que Matplotlib; puede no ser adecuado para gráficos avanzados o no estadísticos.
Github: https://github.com/mwaskom/seaborn (opens in a new tab)
No. 6 pyecharts
Estrellas recibidas por pyecharts/pyecharts desde 2023: 1015
pyecharts es la biblioteca de visualización de datos enlazada con la famosa biblioteca de visualización de datos apache/echarts en Javascript.
- Pros: Soporta una amplia variedad de tipos de gráficos, incluso 3D y webGL.
- Contras: Configuración de opciones compleja.
Github: https://github.com/pyecharts/pyecharts (opens in a new tab)
No. 7 Altair (opens in a new tab)
Estrellas recibidas por altair-viz/altair desde 2023: 604
Altair se basa en vega-lite, que es una biblioteca de visualización de datos muy famosa en Javascript y el mundo académico de la visualización. Se beneficia de casi todas las ventajas de vega-lite, como enfoque declarativo, salidas listas para la web, y así sucesivamente. La ventaja más importante es su especificación declarativa de la interacción, que según el documento de vega-lite, es la gramática de gráficos interactivos.
- Pros: El enfoque declarativo simplifica el código; genera salidas listas para la web. Operadores más intuitivos para crear gráficos.
- Contras: Debido a vega-lite, hay un límite de personalización/tipos de gráficos. Crear gráficos complejos puede requerir que el usuario diseñe flujos de señal complejos.
Github: Altair (opens in a new tab)
No. 8 plotnine
Estrellas recibidas por has2k1/plotnine desde 2023: 323
plotnine se diseña en base a la gramática de gráficos, que es una teoría muy famosa en el mundo académico de la visualización. La teoría también es la base de ggplot2 en R.
Github: https://github.com/has2k1/plotnine (opens in a new tab)
No. 9 Holoviews
Estrellas recibidas por holoviz/holoviews desde 2023: 169
Holoviews se construye en base a bokeh, lo que significa que se beneficia de la eficiencia de bokeh, pero también hereda la sintaxis poco familiar de bokeh.
Github: https://github.com/holoviz/holoviews (opens in a new tab)
No. 10 vispy
Estrellas recibidas por vispy/vispy desde 2023: 154
vispy está dirigido a usuarios interesados en OpenGL. Proporciona algunas API de bajo nivel para que los usuarios creen gráficos más flexibles y personalizables.
Github: https://github.com/vispy/vispy (opens in a new tab)
Conclusión
En 2023, el panorama de visualización de datos en Python es rico y variado, con PyGWalker (opens in a new tab) liderando el camino hacia herramientas de exploración intuitivas e interactivas. Si bien las potencias tradicionales como Matplotlib siguen siendo relevantes, hay un notable cambio hacia visualizaciones listas para la web e interactivas, como se ve en Plotly y Bokeh. La diversidad en esta lista de las 10 principales indica que la biblioteca ideal depende de los detalles del proyecto y las preferencias personales.
Conclusiones clave:
- El aumento de PyGWalker significa la demanda de herramientas de datos interactivas y fáciles de usar.
- Las visualizaciones listas para la web están ganando impulso.
- Las bibliotecas tradicionales como Matplotlib siguen siendo importantes debido a su flexibilidad.
- La elección correcta depende de las necesidades del proyecto y la personalización deseada.