Cómo trazar diferentes colores para diferentes niveles categóricos en Python usando solo Matplotlib

Introducción

Este artículo aborda cómo crear un diagrama de dispersión en Python usando matplotlib, donde cada color representa un nivel categórico diferente. Este enfoque evita el uso de paquetes de trazado auxiliares como seaborn y ggplot para Python.

Con Matplotlib

Matplotlib proporciona el argumento c en plt.scatter, que permite la personalización del color. Aquí hay un ejemplo:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'carat': [0.23, 0.21, 0.23],
                    'price': [326, 326, 327],
                    'color': ['E', 'E', 'E']})

# Color mapping
colors = {'D': 'tab:blue', 'E': 'tab:orange', 'F': 'tab:green', 'G': 'tab:red', 'H': 'tab:purple', 'I': 'tab:brown', 'J': 'tab:pink'}

# Scatter plot with colors
plt.scatter(df['carat'], df['price'], c=df['color'].map(colors))
plt.show()

La función map(colors) asigna los colores de "diamante" a los colores de "trazado".

Con seaborn

Aunque este artículo se centra en matplotlib Vale la pena mencionar que seaborn también ofrece una solución conveniente:

import seaborn as sns

# Scatter plot with colors
sns.lmplot(x='carat', y='price', data=df, hue='color', fit_reg=False)

Con pandas.DataFrame.groupby & pandas.DataFrame.plot

Para un enfoque manual, puedes usar pandas para agrupar por color y trazar cada grupo por separado:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'carat': [0.23, 0.21, 0.23],
                    'price': [326, 326, 327],
                    'color': ['E', 'E', 'E']})

# Color mapping
colors = {'D': 'tab:blue', 'E': 'tab:orange', 'F': 'tab:green', 'G': 'tab:red', 'H': 'tab:purple', 'I': 'tab:brown', 'J': 'tab:pink'}

# Group by color and plot
grouped = df.groupby('color')
for key, group in grouped:
    group.plot(ax=plt.gca(), kind='scatter', x='carat', y='price', label=key, color=colors[key])

plt.show()

Esto supone el mismo DataFrame que antes y asigna colores manualmente durante el proceso de trazado.

Conclusión

Este artículo ha demostrado cómo trazar diferentes colores para diferentes niveles categóricos en Python usando matplotlib, junto con opciones adicionales usando seaborn y un enfoque manual con pandas.