📊 Plotly: Visualización de Datos

Este repositorio contiene ejemplos y proyectos desarrollados mientras aprendo y experimento con Plotly, siguiendo principalmente la documentación oficial. El objetivo es familiarizarme con el framework para posteriormente crear proyectos de visualización de datos personalizados.

🎯 Objetivo

• Aprender y practicar con Plotly siguiendo la documentación oficial
• Experimentar con diferentes tipos de visualizaciones
• Preparar el terreno para futuros proyectos de visualización de datos

🗂️ Estructura del Proyecto

../frameworks/plotly/
├── src/ # Archivos de código fuente Python
├── data/ # Archivos de datos (CSV, etc.)
├── front/ # Archivos frontend para dashboards
├── plotly_env/ # Entorno virtual de Python
└── misc/ # Archivos misceláneos

Descripción de Directorios

• src/: Contiene los archivos .py con el código fuente de las visualizaciones y dashboards.
• data/: Almacena los archivos de datos utilizados en los ejemplos y proyectos.
• front/: Archivos relacionados con la presentación frontend de los dashboards.
• plotly_env/: Entorno virtual de Python con los paquetes necesarios.
• misc/: Archivos varios y recursos adicionales.

🚀 Comenzando

1. Clonar el repositorio:

   git clone <url-del-repositorio>
   

Crear y activar el entorno virtual:

python -m venv plotly_env
source plotly_env/bin/activate  # En Windows: plotly_env\Scripts\activate

Instalar dependencias:

pip install plotly
pip install pandas
pip install dash  # Si se planea crear dashboards

📚 Recursos y Referencias

• Documentación oficial de Plotly https://plotly.com/python/
• Guía de Plotly Express https://plotly.com/python/plotly-express/
• Ejemplos de Dash https://dash.plotly.com/introduction

📝 Estado Actual

Actualmente, el repositorio contiene ejemplos basados en la documentación oficial mientras me familiarizo con el framework. En el futuro, se añadirán proyectos personalizados de visualización de datos.

🔜 Próximos Pasos

• Completar los ejemplos de la documentación oficial
• Experimentar con diferentes tipos de gráficos
• Crear dashboards interactivos
• Desarrollar proyectos personalizados