<jupyter_start><jupyter_text>Clase 18 Small Multiples<jupyter_code># Importo librerías
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Cargar datasetEn esta ocasión, el dataset corresponde a cuantas calorías consumieron 9 alumnos durante 10 días.**Importante**: El dataset es sólo de prueba, no tiene datos reales.<jupyter_code># Utilizar la función read_csv para cargar el archivo
df = pd.read_csv("datasets/calories.csv")

# Ver las primeras 5 líneas del archivo
df.head(5)
# Ver las ultimas 5 líneas del archivo
df.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Generar visualizaciónVamos a generar un _small multiples_ de gráficos de línea<jupyter_code># Generar una grilla en donde los argumentos son:
# data=df: indicar de donde provienen los datos
# col="student": indicar qué columna utilizar para definir cuantos gráficos hay
# hue="student": indicar qué columna utilizar para definir los colores de cada gráfico
# col_wrap=3: indicar cuantas columnas pueden haber.
# Esta función solo genera los gráficos sin datos, ahora falta indicar con qué llenar cada gráfico
grid = sns.FacetGrid(data=df, col="student", hue="student", col_wrap=3)

# Llamamos al método map que se encarga de llenar cada gráfico de la grilla. Sus argumentos son:
# * plt.plot: indicar la forma con la que se llenará cada gráfico.  
#             Para este curso, puede ser plt.plot para gráfico de línea o plt.scatter para gráfico de punto
# * "day": indicar qué columna utilizar como coordenada en el eje X.
# * "calories": indicar qué columna utilizar como coordenada en el eje Y.
# * marker="": indicar cómo se va a marcar cada punto del gráfico. En este caso, no se marcará.
# Visitar https://matplotlib.org/3.1.3/api/markers_api.html para ver más marcadores posibles
grid.map(plt.plot, "day", "calories", marker="")

# Visualizar el gráfico
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
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