11 librerías para crear visualizaciones de datos

Las librerías de programación son conjuntos de archivos de código que se utilizan para desarrollar software. Su objetivo es facilitar la programación, al proporcionar funcionalidades comunes, que ya han sido resueltas previamente por otros programadores. Como curiosidad, el término proviene de una mala traducción de la palabra inglesa library, que en realidad significa biblioteca.

Las librerías (o bibliotecas) son un componente esencial para que los desarrolladores puedan programar de forma sencilla, evitando la duplicidad de código y minimizando errores. También permiten una mayor agilidad, al reducir el tiempo de desarrollo, así como los costes.

Estas ventajas se reflejan a la hora de usar librerías para realizar visualizaciones utilizando lenguajes tan populares como Python, R y JavaScript.

Librerías para Python

Python es uno de lenguajes de programación más utilizados. Se trata de un lenguaje interpretado (fácil de leer y escribir gracias a la semejanza que presenta con el lenguaje humano), multiplataforma, gratuito y de código abierto. En este artículo previo puedes encontrar cursos para aprender más sobre él.

Dada su popularidad, no es de extrañar que encontremos en la red múltiples librerías que nos facilitarán la creación de visualizaciones con este lenguaje, como por ejemplo:

Matplotlib

• Descripción:

Matplotlib es una biblioteca completa para la generación de visualizaciones estáticas, animadas e interactivas a partir de datos contenidos en listas o arrays en el lenguaje de programación Python y su extensión matemática NumPy.

• Materiales de apoyo:

En su web se recogen ejemplos de visualizaciones con el código fuente, para inspirar a nuevos usuarios, y diversas guías dirigidas tanto a usuarios principiantes como a aquellos más avanzados. En la web también hay disponible una sección de recursos externos que redirige a libros, artículos, vídeos y tutoriales elaborados por terceros.

Seaborn

• Descripción:

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos en Python basada en matplotlib. Proporciona una interfaz de alto nivel que permite dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.

• Materiales de apoyo:

En su web hay disponibles tutoriales, con información sobre la API y los distintos tipos de funciones, así como una galería de ejemplos. También es recomendable echar un vistazo a este paper elaborado por The Journal of Open Source Software.

Bokeh

• Descripción:

Bokeh es una librería para la visualización de datos de forma interactiva en un navegador web. Entre sus funciones está desde la creación de gráficos simples hasta la elaboración de cuadros de mando interactivos.

• Materiales de apoyo:

Los usuarios pueden encontrar en su guía descripciones detalladas y ejemplos que describen las tareas más comunes. La guía incluye la definición de conceptos básicos, el trabajo con datos geográficos o cómo generar interacciones, entre otros.

La web también cuenta con una galería con ejemplos, tutoriales y un apartado de comunidad, donde plantear y resolver dudas.

Geoplotlib

• Descripción:

Geoplotlib es una librería de código abierto en python para la visualización de datos geográficos. Se trata de una sencilla API que produce visualizaciones sobre mosaicos de OpenStreetMap. Permite la creación de mapas de puntos, estimadores de densidad de datos, gráficos espaciales y archivos ”shapes”, entre muchas otras visualizaciones espaciales.

• Materiales de apoyo:

En Github tienes disponible esta guía de usuarios, donde se explica cómo cargar datos, crear mapas de colores o añadir interactividad a las capas, entre otros. También hay disponibles ejemplos de código.

Librerías para R

R también es un lenguaje interpretado para la computación estadística y la creación de representaciones gráficas (puedes aprender más sobre ello siguiendo alguno de estos cursos). Cuenta con su propio entorno de programación, R-Studio, y con un conjunto de herramientas muy flexibles y versátiles que se pueden ampliar fácilmente mediante la instalación de librerías o paquetes –usando su propia terminología-, como las que se detallan a continuación:

ggplot 2

• Descripción:

Ggplot es una de las librerías más populares y utilizadas en R para la creación de visualizaciones interactivas de datos. Su funcionamiento se basa en el paradigma descrito en The Grammar of Graphics para la creación de visualizaciones con 3 capas de elementos: datos (data frame), la lista de relaciones entre las variables (aesthetics) y los elementos geométricos que se van a representar (geoms).

• Materiales de apoyo:

En su web puedes encontrar diversos materiales, como esta cheatsheet que recoge de manera resumida las principales funcionalidades de ggplot2. Por su parte, esta guía comienza explicando las características generales del sistema utilizando como ejemplo los diagramas de dispersión para detallar, a continuación, cómo representar algunos de los gráficos más conocidos. También se incluyen diversas FAQ que pueden ser de ayuda.

Lattice

• Descripción:

Lattice es un sistema de visualización de datos inspirado en los gráficos Trellis o de trama, prestando especial atención a los datos multivariantes.  La interfaz de usuario de Lattice consiste en varias funciones genéricas de "alto nivel", cada una de ellas diseñada para crear un tipo particular de gráfico por defecto.

• Materiales de apoyo:

En este manual puedes encontrar información sobre las diversas funcionalidades, aunque si quieres profundizar en ellas, en esta sección de la web puedes encontrar diversos manuales como R Graphics de Paul Murrell o Lattice de Deepayan Sarkar.

Esquisse

• Descripción:

Esquise permite explorar interactivamente los datos y crear visualizaciones detalladas con el paquete ggplot2 a través de una interfaz de arrastrar y soltar. Incluye multitud de elementos: gráficos de dispersión, de líneas, de cajas, con ejes múltiples, sparklines, dendogramas, gráficos 3D, etc.

• Materiales de apoyo:

La documentación está disponible a través de este enlace, incluyendo información sobre la instalación y las diversas funciones. También tienes información en la web de R.

Leaflet

• Descripción:

Leaflet permite la creación de mapas altamente detallados, interactivos y personalizados. Está basado en la biblioteca de JavaScript del mismo nombre.

• Materiales de apoyo:

En esta web tienes documentación sobre las diversas funcionalidades: el funcionamiento del widget, marcadores, cómo trabajar con GeoJSON & TopoJSON, cómo integrarse con Shiny, etc.

Librerías para JavaScript

JavaScript también es un lenguaje de programación interpretado, responsable de dotar de mayor interactividad y dinamismo a las páginas web. Es un lenguaje orientado a objetos, basado en prototipos y dinámico.

Algunas de las principales librerías para JavaScript son:

D3.js

• Descripción:

D3.js está dirigida a la creación de visualizaciones de datos y animaciones utilizando estándares web, como SVG, Canvas y HTML. Es una librería muy potente y de cierta complejidad.

• Materiales de apoyo:

En Github puedes encontrar una galería con ejemplos de los diversos gráficos y visualizaciones que se pueden obtener con esta librería, así como diversos tutoriales e información sobre técnicas específicas.

Chart.js

• Descripción:

Chart.js es una librería de JavaScript que utiliza canvas de HTML5 para la creación de gráficos interactivos. En concreto, admite 9 tipos de gráficos: barra, línea, área, circular, burbuja, radar, polar, dispersión y mixtos.

• Materiales de apoyo:

En su propia web tienes información sobre la instalación y configuración, y ejemplos de los distintos tipos de gráficos. También hay un apartado para desarrolladores con diversa documentación.

Otras librerias

Plotly

• Descripción:

Plotly es una biblioteca de gráficos de alto nivel, que permite la creación de más de 40 tipos de gráficos, incluidos gráficos 3D, estadísticos y mapas SVG.  Es una librería Open Source, pero tiene versiones de pago.

Plotly no está ligada a un único lenguaje de programación, si no que permite la integración con R, Python y JavaScript.

• Materiales de apoyo:

Cuenta con una completa página web donde los usuarios pueden encontrar guías, casos de uso por ámbitos de aplicación, ejemplos prácticos, webinars y una sección de comunidad donde compartir conocimiento.

 

Cualquier usuario que lo desee puede contribuir con cualquiera de estas librerías, escribiendo código, generando nueva documentación o reportando errores, entre otros. De esta forma se enriquecen y perfeccionan, mejorando sus resultados de manera continua.

¿Conoces alguna otra librería que quieras recomendar? Déjanos un mensaje en comentarios o envíanos un correo electrónico a dinamizacion@datos.gob.es.

---

Contenido elaborado por el equipo de datos.gob.es.