Un caso especial de la gráfica de dispersión es la que muestra la relación entre dos variables cuando existe una dependencia, por ejemplo, cuando tenemos datos de una variable a lo largo del tiempo, del espacio o de otra variable cuantitativa continua. Este tipo de gráficas pueden conseguirse con la función seaborn.relplot con el argumento kind = "line":
df = pd.DataFrame({
"x": range(100),
"y": np.random.randn(100).cumsum()
})
sns.relplot(x = "x", y = "y", data = df, kind = "line");
Esta misma gráfica (salvo por el tamaño) puede conseguirse con la función a nivel de ejes seaborn.lineplot:
sns.lineplot(x = "x", y = "y", data = df);
Por supuesto, aun cuando estemos mostrando el gráfico de líneas, seguimos teniendo a nuestra disposición las herramientas vistas para esta función, controlables mediante los parámetros hue, size y style. Esto lo veremos en breve.
Echemos un vistazo antes a las gráficas de líneas con agregación de datos.
