Bar Charts - Diagramas de Barras

RMarkdown - R & Python

Data Set - mtcars

mtcars es un data set que ya viene precargado en el lenguaje de programación R, cuenta con 11 variables y 32 observaciones, nos enfocaremos en dos de sus variables, cyl (cilindros) y gear (engranajes); como mostramos a continuación.

summary(mtcars)

##       mpg             cyl             disp             hp       
##  Min.   :10.40   Min.   :4.000   Min.   : 71.1   Min.   : 52.0  
##  1st Qu.:15.43   1st Qu.:4.000   1st Qu.:120.8   1st Qu.: 96.5  
##  Median :19.20   Median :6.000   Median :196.3   Median :123.0  
##  Mean   :20.09   Mean   :6.188   Mean   :230.7   Mean   :146.7  
##  3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:326.0   3rd Qu.:180.0  
##  Max.   :33.90   Max.   :8.000   Max.   :472.0   Max.   :335.0  
##       drat             wt             qsec             vs        
##  Min.   :2.760   Min.   :1.513   Min.   :14.50   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:3.080   1st Qu.:2.581   1st Qu.:16.89   1st Qu.:0.0000  
##  Median :3.695   Median :3.325   Median :17.71   Median :0.0000  
##  Mean   :3.597   Mean   :3.217   Mean   :17.85   Mean   :0.4375  
##  3rd Qu.:3.920   3rd Qu.:3.610   3rd Qu.:18.90   3rd Qu.:1.0000  
##  Max.   :4.930   Max.   :5.424   Max.   :22.90   Max.   :1.0000  
##        am              gear            carb      
##  Min.   :0.0000   Min.   :3.000   Min.   :1.000  
##  1st Qu.:0.0000   1st Qu.:3.000   1st Qu.:2.000  
##  Median :0.0000   Median :4.000   Median :2.000  
##  Mean   :0.4062   Mean   :3.688   Mean   :2.812  
##  3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000  
##  Max.   :1.0000   Max.   :5.000   Max.   :8.000

summary(mtcars$cyl)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   4.000   4.000   6.000   6.188   8.000   8.000

summary(mtcars$gear)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   3.000   3.000   4.000   3.688   4.000   5.000

Bar Charts - barplot()

La función barplot() nos permite crear diagramas de barras (Bar Charts) en el lenguaje de programación R, nos enfocamos en la variable cyl (cilindros) del data set mtcars para la creación del gráfico estadístico señalado, como se mmuestra a continuación.

x <- table(mtcars$cyl)

colores <- c("orange","blue","purple")

barplot(x,xlab="Cilindros",ylab="Frecuencias",main="Número de Cilindros",col=colores)

Bar Charts - ggplot2

ggplot2 es un paquete del lenguaje de programación R, que nos permite crear gráficos estadísticos de gran calidad, nos enfocaremos en la variable cyl (cilindros) del data set mtcars para la creación del gráfico estadístico señalado, como se mmuestra a continuación.

ggplot(mtcars,aes(cyl)) + geom_bar(fill=colores) + labs(x="Cilindros",y="Frecuencias",title="Número de cilindros")

Bar Charts - Matplotlib

Mencionamos líneas arriba que haremos uso del lenguaje de programación Python, la librería Matplotlib nos permite crear gráficos estadísticos de muy buena calidad, como se muestra a continuación.

import matplotlib.pyplot as plt
 
x_axis = ['Python', 'R', 'Node.js', 'PHP']
 
y_axis = [50,20,35,47]
 
plt.bar(x_axis, y_axis)

 
plt.ylabel('Number of Users (Millions)')
 
plt.xlabel('Programming Languages')
 
plt.title('Users - Programming Languages')
 
plt.show()