Diagramas de Barras
El diagrama de barras (Bar Chart) es un gráfico
estadístico que nos permite representar la distribución de frecuencias
de variables cualitativas y cuantitativas discretas; nuestro objetivo es
pasar del lápiz y papel al uso de los lenguajes de programación R y
Python, recomendamos la lectura del libro El Arte de Programar en R;
compartimos la siguiente imagen como referencia.

Data Set - mtcars
mtcars es un data set que ya viene precargado al
momento de instalar el lenguaje de programación R en
nuestro sistema, haremos uso de dicho data set para la creación de
distintos diagramas de barras, de las 11 variables y 32 observaciones
que lo componen nos enfocaremos en las variables cyl
(cilindro) y gear (engranajes) como se muestra a
continuación.
mtcars
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
var_cyl
summary(mtcars$cyl)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 4.000 4.000 6.000 6.188 8.000 8.000
cyl_table <- sqldf("select cyl,count(cyl) as cantidad from mtcars group by cyl")
cyl_table
## cyl cantidad
## 1 4 11
## 2 6 7
## 3 8 14
var_gear
summary(mtcars$gear)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 3.000 3.000 4.000 3.688 4.000 5.000
gear_table <- sqldf("select gear,count(gear) as cantidad from mtcars group by gear")
gear_table
## gear cantidad
## 1 3 15
## 2 4 12
## 3 5 5
var_carb
summary(mtcars$carb)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.000 2.000 2.000 2.812 4.000 8.000
carb_table <- sqldf("select carb,count(carb) as cantidad from mtcars group by carb")
carb_table
## carb cantidad
## 1 1 7
## 2 2 10
## 3 3 3
## 4 4 10
## 5 6 1
## 6 8 1
Bar Chart - barplot()
La función barplot()
nos permite crear diagramas de
barras (Bar Charts) en el lenguaje de programación R,
utilizaremos la variable cyl (cilindros) para crear el
gráfico estadístico respectivo, como se muestra en la siguiente
imagen.
x <- table(mtcars$cyl)
colores <- c("orange","blue","purple")
barplot(x,xlab="Cilindros",ylab="Frecuencias",main="Número de Cilindros",col=colores)

Bar Chart - ggplot2
ggplot2 es un paquete del lenguaje de programación
que nos permite crear gráficos estadísticos de gran calidad, haremos uso
de la variable cyl (cilindros) para la creación del
gráfico estadístico respectivo, como se muestra a continuación.
ggplot(mtcars,aes(cyl)) + geom_bar(fill=colores) + labs(x="Cillindros",y="Frecuencias",title="Número de Cilindros") + theme_dark()

Bar Chart - Lattice
Lattice es un paquete del lenguaje de programación
R, que nos permite crear gráficos estadísticos de muy buena calidad, nos
enfocaremos en la variable cyl (cilindros) para la
creación del gráfico estadístico respectivo, como se muestra a
continuación.
barchart(x,xlab="Cilindros",ylab="Frecuencias",main="Número de Cilindros",col=colores,horizontal=FALSE)

mtcars - cyl & gear
A continuación, mostramos como unir dos diagramas de barras
(Bar Charts) en un solo gráfico, tomando como base el
data set mtcars, así como sus variables
cyl (cilindros) y gear
(engranajes).
y <- table(mtcars$gear)
par(mfrow=c(1,2))
barplot(x,xlab="Cilindros",ylab="Frecuencias",main="Número de Cilindros",col=colores)
barplot(y,xlab="Engranajes",ylab="Frecuencias",main="Número de Engranajes",col=rainbow(3))

gapminder - Bar Chart
gapminder es un paquete del lenguaje de programación
R, que contiene data proporcionada por gapminder, que contiene un data set de 142 países;
conformado por información de expectativas de vida;PBI per capita y
población cada cinco años entre 1952 y 2007.
grafico_edad_promedio <- gapminder %>%
filter(year == 2007) %>%
group_by(continent) %>%
summarise(promedio = mean(lifeExp))
ggplot(grafico_edad_promedio, aes(x = continent, y = promedio, fill = continent)) +
geom_col() +
labs(title = "Life expectancy (mean) by continent in 2007",
x = NULL,
y = "Life Expectancy")

Bar Charts - Matplotlib
Matplotlib es una librería del lenguaje de
programación Python, que nos permite crear gráficos estadísticos de gran
calidad, RMarkdown nos permite trabajar con otros
lenguajes de programación tales como C++, SQL, Julia,
entre muchos otros; a continuación mostramos un diagrama de barras
(Bar Chart) creado con Matplotlib.
import matplotlib.pyplot as plt
eje_x = ['Python', 'R', 'Node.js', 'PHP']
eje_y = [50,20,35,47]
plt.bar(eje_x, eje_y)
## <BarContainer object of 4 artists>
plt.ylabel('Cantidad de usuarios')
plt.xlabel('Lenguajes de programación')
plt.title('Usuarios de lenguajes de programación')
plt.show()

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