Resumen

A modo de resumen podemos decir lo siguiente:

  • La función sns.pairdrop -por motivos obvios- exige usar un dataframe como datos de entrada
  • Todas las demás funciones de distribución exigen  el uso de arrays (o semejantes)
  • Del resto de funciones vistas, solo las tres funciones a nivel de figura sns.relplot, sns.catplot y sns.lmplot exigen el uso de dataframes. El resto pueden recibir argumentos de entrada de un dataframe o de arrays de datos.

Podemos sacar como conclusión que, salvo que estemos interesados en analizar las distribuciones de las características cuantitativas de un dataframe -para lo que recurriremos a sns.pairplot- siempre existe una función a nivel de ejes que nos permite trabajar con arrays de datos.