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📊 ¿Qué selecciones fueron eficientes y también protagonistas de los mejores partidos defensivos?

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📊 ¿Qué selecciones fueron eficientes y también protagonistas de los mejores partidos defensivos? Después de analizar distintas visualizaciones del FIFA World Cup 2026 Dataset , quise responder una pregunta diferente: ¿Las selecciones más eficientes también jugaron algunos de los mejores partidos defensivos del Mundial? Para responderla, comparé dos análisis independientes: ⚽ El ranking de las selecciones con mayor eficiencia ofensiva (conversión de tiros a gol). 🛡️ El ranking de los partidos con mejor rendimiento defensivo, calculado a partir de recuperaciones, intercepciones, atajadas y goles recibidos. Al cruzar ambas visualizaciones comenzaron a aparecer patrones muy interesantes que no eran evidentes al observar cada gráfica por separado. ⚽ Top 15 Most Efficient National Teams 🛡️ Best Defensive Matches – FIFA World Cup 2026 🔍 Selecciones que destacan en ambos análisis Después de comparar ambos rankings, encontramos que algunas selecciones no solo ...

📊 Ejemplos de Python para Hacer Gráficas: Visualiza tus Datos con Matplotlib

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Como hemos visto en otras publicaciones del blog Python es un lenguaje muy amigable y con muchas librarías que permiten apoyarnos para realizar tareas de la manera más ágil. En esta ocasión quiero mostrarles como pueden hacer para mostrar datos en mapas, por ejemplo si quieren representar en el mapa de México la cantidad de universidades por cada estado y obtener una imagen como la siguiente: Tendremos que utilizar las librería   geopandas  matplotlib.pyplot   numpy   pandas  Para este ejemplo necesitamos: Instalar Jupyter ,  https://jupyter.org/install Descargar un mapa de México, yo encontré  un Github de Jon Schleuss  https://github.com/jschleuss/mexican-states Vamos a utilizar el siguiente código import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd direccion = 'tu directorio //mexican-states-master' direccion2 = 'tu directorio\\carpeta\\' shapefile = gpd.read_file(direccion+'\mexica...

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