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Desafío: comparando tendencias migratorias

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import matplotlib.pyplot as plt
# Creamos una visualización de la inmigración de colombianos, argentinos y brasileños hacia Canadá

# Establece el tamaño de la figura del gráfico: ancho de 8 pulgadas y alto de 5 pulgadas
plt.figure(figsize=(8,5))

# Año: en eje x, Inmigrantes: en el eje y
plt.plot(df_argentina['Año'],df_argentina['Inmigrantes'], label='Argentina', color ='#1295bf')
plt.plot(df_brasil['Año'],df_brasil['Inmigrantes'], label='Brasil', color ='#a8bb09')
plt.plot(df_colombia['Año'],df_colombia['Inmigrantes'], label='Colombia', color= '#cd5a0f')

# Definimos manualmente las marcas en el eje X
plt.xticks(['1980','1985','1990','1995','2000','2005','2010', '2013'])

# Definimos manualmente las marcas en el eje Y (valores numéricos)
plt.yticks([500,1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500, 5000, 5500, 6000,6500])

# Muestra el título
plt.title('Inmigración de colombianos, argentinos y brasileños en Canadá')

# Etiqueta eje x
plt.xlabel('Años')

# Etiqueta eje y
plt.ylabel('Número de Inmigrantes')

# Agrega la leyenda
plt.legend()

# Muestra la cuadrícula con líneas punteadas
plt.grid(linestyle='--')

# Mostramos el gráfico sin imprimir objetos adicionales ni mensajes de salida
# Debe ser el último comando
plt.show()

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# Creamos una visualización de la inmigración de argentinos y brasileños hacia Canadá

# Establece el tamaño de la figura del gráfico: ancho de 8 pulgadas y alto de 5 pulgadas
plt.figure(figsize=(8,5))

# Año: en eje x, Inmigrantes: en el eje y
plt.plot(df_argentina['Año'],df_argentina['Inmigrantes'], label='Argentina', color ='#1295bf')
plt.plot(df_brasil['Año'],df_brasil['Inmigrantes'], label='Brasil', color ='#a8bb09')

# Definimos manualmente las marcas en el eje X
plt.xticks(['1980','1985','1990','1995','2000','2005','2010', '2013'])

# Definimos manualmente las marcas en el eje Y (valores numéricos)
plt.yticks([500,1000, 1500, 2000, 2500])

# Muestra el título
plt.title('Inmigración de argentinos y brasileños en Canadá')

# Etiqueta eje x
plt.xlabel('Años')

# Etiqueta eje y
plt.ylabel('Número de Inmigrantes')

# Agrega la leyenda
plt.legend()

# Muestra la cuadrícula con líneas punteadas
plt.grid(linestyle='--')

# Mostramos el gráfico sin imprimir objetos adicionales ni mensajes de salida
# Debe ser el último comando
plt.show()

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Análisis de la tendencia migratoria desde Argentina y Brasil hacia Canadá (1980–2013):

  • A mediados de los años 80 y principios de los 90, tanto Argentina como Brasil mostraron una tendencia al alza en la migración hacia Canadá, aunque sin superar los mil inmigrantes anuales. Hacia 1993, ambos países experimentaron una caída abrupta en la cantidad de migrantes, manteniéndose en niveles bajos durante gran parte de la década.

  • A partir de fines de los 90 e inicios de los 2000, se observa un nuevo incremento en la migración. Argentina alcanzó su punto máximo alrededor del año 2004, tras lo cual su tendencia descendió de forma constante hasta el 2013. Por otro lado, Brasil continuó con una tendencia creciente durante más tiempo, presentando una leve caída en 2010, pero recuperándose rápidamente al año siguiente y manteniéndose en niveles más altos que Argentina hacia el final del período analizado.

1 respuesta

¡Hola Estudiante, espero que estés bien!

Parece que estás trabajando en un desafío para comparar las tendencias migratorias de Argentina y Brasil hacia Canadá.

Tu código para generar los gráficos parece estar bien estructurado, pero aquí hay algunas sugerencias para asegurarte de que todo funcione correctamente:

  1. Verifica los datos: Asegúrate de que los DataFrames df_argentina y df_brasil estén correctamente formateados y contengan los datos esperados. Puedes hacerlo imprimiendo las primeras filas con df_argentina.head() y df_brasil.head().

  2. Ajusta las marcas del eje X: En tu gráfico, las marcas del eje X deben definirse cada 5 años. Puedes ajustar esto usando plt.xticks() con un rango adecuado, por ejemplo:

    plt.xticks(range(1980, 2015, 5))
    
  3. Revisa los límites del eje Y: Asegúrate de que los límites del eje Y sean adecuados para los datos que estás mostrando. Puedes ajustar esto con plt.ylim() si es necesario.

  4. Análisis de tendencias: Según el análisis que proporcionaste, parece que ambos países tienen patrones de migración diferentes. Asegúrate de que el gráfico refleje estas tendencias claramente.

  5. Leyenda y colores: Asegúrate de que los colores de las líneas sean fácilmente distinguibles y que la leyenda esté clara para identificar cada país.

Si todo está configurado correctamente, deberías poder ver las tendencias migratorias de ambos países en tus gráficos. Espero que estas sugerencias te sean útiles.

¡Espero haber ayudado y buenos estudios!