Propiedades de un Gráfico
Utilizamos .mark_line() para especificar las propiedades del marcador y .encode() para codificar nuestros datos de la misma manera podemos utilizar .properties() para especificar ciertos atributos de nuestro gráfico. Más adelante aprenderemos como configurar minuciosamente todos los detalles de cada parte del gráfico, por ahora agreguemos un título y especifiquemos las dimensiones de nuestra visualización.
Como siempre, comenzamos importando nuestros paquetes de python y asignando nuestros datos, en este caso en formato CSV a un DataFrame de pandas.
import altair as alt
import pandas as pd
datos = pd.read_csv("../../datos/norteamerica_CO2.csv")
datos.head()
| pais | codigo | nombre del indicador | CO2 | periodo | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Canada | CAN | CO2 emissions (metric tons per capita) | 10.770847 | 1960 |
| 1 | México | MEX | CO2 emissions (metric tons per capita) | 1.653382 | 1960 |
| 2 | Estados Unidos | USA | CO2 emissions (metric tons per capita) | 15.999779 | 1960 |
| 3 | Canada | CAN | CO2 emissions (metric tons per capita) | 10.627898 | 1961 |
| 4 | México | MEX | CO2 emissions (metric tons per capita) | 1.657750 | 1961 |
Visualizacion
En la sección anterior aprendimos sobre alt.X() y alt.Y() para representar los valores X y Y en nuestro gráfico y especificar detalles más complejos de ellos. De ahora en adelante los usaremos por defecto. También aprendimos sobre como altair y pandas trabajan con objetos datetime y fechas. En este ejercicio llevaremos acabo el mismo proceso para transformar nuestra columna "periodo" de un array de números a uno de fechas.
datos['periodo'] = pd.to_datetime(datos['periodo'], format = '%Y')
Nuestro gráfico base bastante simple y algo que ya hemos aprendido a construir.”
alt.Chart(datos).mark_line().encode(
x = alt.X('periodo:T', title = 'Año'),
y = alt.Y('CO2:Q'),
color = alt.Color('codigo:N')
)
Para agregar un título al gráfico solo hay que especificarlo en el método .properties().
alt.Chart(datos).mark_line().encode(
x = alt.X('periodo:T', title = 'Año'),
y = alt.Y('CO2:Q'),
color = alt.Color('codigo:N')
).properties(
title = "Emisiones de CO2 (toneladas metricas per capita)"
)
Las dimensiones de tu gráfico también las puedes especificar en .properties() bajo los argumentos width y height, lo largo y lo alto, respectivamente.
alt.Chart(datos).mark_line().encode(
x = alt.X('periodo:T', title = 'Año'),
y = alt.Y('CO2:Q'),
color = alt.Color('codigo:N')
).properties(
title = "Emisiones de CO2 (toneladas metricas per capita)",
width = 800,
height = 300,
)
Nota: Si estas leyendo esto en la página del libro, te invito a que hagas clic en el botón Interactuar en la parte superior de la página. En el proceso de publicar estos notebooks como páginas web de este libro puede distorsionar algunas imágenes. Al hacer clic en Interactuar vas a activar una instancia de este libro con todo su material y paquetes en mybinder.org donde prodrás manipular el código y, más importante en este caso, observar las dimensiones reales de los gráficos que estamos creando.