En una entrada hace dos semanas se explicó cómo combinar un gráfico de tarta con uno de barras apiladas para mostrar el detalle de una de las categorías de la tarta. Lo que permite crear representaciones que muestran en detalle los datos. En esta entrada, se verá cómo combinar dos gráficos de tarta para ofrecer información detallada de subcategorías de datos en Python con Matplotlib.
Combinar dos gráficos de tarta
Como se explicó en la entrada anterior, en ciertas ocasiones puede ser necesario crear una representación que muestre la distribución global de una serie de datos, pero también desglosar una categoría en subcomponentes. Para mostrar al lector un detalle concreto de los datos. Lo que se consiguió usando como segunda gráfica de barras apiladas en las que se representaban las ventas de un departamento. En esta entrada, se volverá a realizar el mismo ejercicio, pero, en lugar de utilizar un gráfico de barras para detallar las ventas de "Electrónica", se emplea otro gráfico de tarta más pequeño para visualizar las subcategorías. Para lo que se usarán los siguientes datos.
# Datos de ventas por departamento departamentos = ['Electrónica', 'Ropa', 'Hogar', 'Libros', 'Juguetes', 'Deportes'] ventas = [500, 200, 300, 100, 150, 50] # Datos de ventas por categorías de productos en el departamento de electrónica productos_electronica = ['Televisores', 'Audio', 'Teléfonos', 'Computadoras'] ventas_electronica = [200, 100, 150, 50]
Crear el gráfico de tarta principal
En primer lugar, se debe crear un gráfico de tarta que muestra las ventas por departamento. Este gráfico destaca el departamento de "Electrónica", ya que posteriormente se va a profundizar en él.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Crear la figura
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(5, 5))
# Resaltar el segmento de Electrónica
explode = [0.1, 0, 0, 0, 0, 0]
# Crear el gráfico de tarta
wedges, *_ = ax1.pie(ventas, labels=departamentos, autopct='%1.1f%%', startangle=90, explode=explode)
ax1.set_title('Ventas por departamento')
plt.show()
Este código genera un gráfico de tarta que muestra las ventas de todos los departamentos, destacando "Electrónica" con un efecto de explosión.
Crear el gráfico de tarta secundario (más pequeño)
Ahora, se crea el segundo gráfico de tarta, esté más pequeño, para mostrar el desglose de las ventas dentro del departamento de "Electrónica". Este gráfico tiene un tamaño reducido, el 70% del tamaño del gráfico principal, para resaltar de este modo que es un detalle del anterior.
# Crear la figura y el segundo gráfico de tarta
fig, ax2 = plt.subplots(figsize=(4, 4))
# Crear la tarta con un tamaño reducido (70% del tamaño normal)
ax2.pie(ventas_electronica, labels=productos_electronica, autopct='%1.1f%%', startangle=90, radius=0.7)
ax2.set_title('Detalle de ventas en Electrónica')
plt.show()
Aquí, el gráfico muestra el desglose de las ventas de productos dentro de "Electrónica". Se ha ajustado el tamaño del gráfico usando el argumento radius=0.7 para hacerlo más pequeño.
Unir ambos gráficos con líneas
Finalmente, se conectan ambos gráficos utilizando ConnectionPatch para crear líneas que vayan del borde de "Electrónica" en el gráfico principal hasta el borde del gráfico secundario. Ajustando las coordenadas para que las líneas se alineen correctamente.
from matplotlib.patches import ConnectionPatch
# Crear la figura y los ejes para ambos gráficos
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(9, 5))
fig.subplots_adjust(wspace=0)
# Gráfico de tarta principal (Ventas por departamento)
explode = [0.1, 0, 0, 0, 0, 0] # Resalta Electrónica
angle = -180 * ventas[0] / sum(ventas)
wedges, *_ = ax1.pie(ventas, labels=departamentos, autopct='%1.1f%%', startangle=angle, explode=explode)
ax1.set_title('Ventas por departamento')
# Gráfico de tarta secundario (Ventas en Electrónica) con tamaño reducido
ax2.pie(ventas_electronica, labels=productos_electronica, autopct='%1.1f%%', startangle=90, radius=0.7)
ax2.set_title('Detalle de ventas en Electrónica')
# Coordenadas del gráfico de tarta principal (segmento de Electrónica)
theta1, theta2 = wedges[0].theta1, wedges[0].theta2
center, r = wedges[0].center, wedges[0].r
# Coordenadas del extremo superior e inferior del segmento de Electrónica
x_sup = r * np.cos(np.pi / 180 * theta2) + center[0]
y_sup = r * np.sin(np.pi / 180 * theta2) + center[1]
x_inf = r * np.cos(np.pi / 180 * theta1) + center[0]
y_inf = r * np.sin(np.pi / 180 * theta1) + center[1]
# Coordenadas del gráfico de tarta secundario
sec_sup = [0, 0.7]
sec_inf = [0, -0.7]
r_sec = 0.7 # Radio del segundo gráfico
# Conectar el gráfico principal y el gráfico secundario
con_sup = ConnectionPatch(xyA=sec_sup, coordsA=ax2.transData,
xyB=(x_sup, y_sup), coordsB=ax1.transData, color="black", lw=2)
ax2.add_artist(con_sup)
con_inf = ConnectionPatch(xyA=sec_inf, coordsA=ax2.transData,
xyB=(x_inf, y_inf), coordsB=ax1.transData, color="black", lw=2)
ax2.add_artist(con_inf)
plt.show()
Finalmente, se obtiene una figura en la que se combinan las dos gráficas de tarta principal para ser conectadas mediante la clase ConnectionPatch. Los detalles del funcionamiento de esta clase se pueden ver en la entrada anterior.
Conclusiones
En esta entrada se ha visto cómo, en lugar de utilizar barras apiladas, se pueden emplear dos gráficos de tarta para desglosar subcategorías de una categoría general, manteniendo la coherencia visual. Este enfoque es particularmente útil para presentaciones que requieren una representación clara y concisa de los datos en formato circular.