Gráfico de Torta

Pie Chart

Categoría Composición

Qué es

Círculo dividido en sectores proporcionales al valor de cada categoría. El gráfico de proporciones más conocido, aunque también el más criticado por expertos.

Para qué sirve

Solo cuando hay 2-3 categorías y los valores tienen diferencias claras (>10%). Nunca para comparar múltiples gráficos de torta entre sí.

Cómo leerlo

Anatomía

Uno de los formatos más antiguos de este catálogo: los primeros ejemplos documentados dividían un círculo en cuñas para mostrar qué proporción de un territorio correspondía a distintas regiones, a comienzos del siglo XIX, y esa misma figura fue de las primeras en usar color para diferenciar partes de un gráfico. El único atributo que codifica el valor es el ángulo de cada cuña medido desde el centro, nunca su área aparente ni el largo de su borde curvo, que el ojo humano no mide con precisión. El origen (12 en punto, avanzando en sentido horario) y el orden (de mayor a menor) son el mismo criterio que usa un donut chart, sin el agujero central. Por la limitación perceptual del ángulo, el número de cuñas que un pie chart puede comunicar con claridad es bajo: más allá de cinco o seis, comparar ángulos parecidos se vuelve una tarea de precisión que el ojo no resuelve bien.

Un disco dividido en cuñas de ángulo y textura distinta desde un centro único: literalmente la forma de un gráfico de torta, donde el ángulo codifica la proporción del total

Por qué funciona

Fundamento perceptivo

Funciona bien para comunicar que algo representa 'más de la mitad' o 'casi todo'. La audiencia general lo reconoce instantáneamente.

Errores comunes

Ángulos imprecisos

el ojo humano compara mal los ángulos, así que con más de 3-4 categorías un gráfico de barras permite comparaciones mucho más precisas; evita siempre las versiones 3D.

Dónde se usa

Contextos de aplicación

Distribución de votos entre pocas opciones

Con dos o tres categorías, la proporción de cada porción se lee bien.

Presupuesto repartido entre pocas áreas

Un todo dividido en pocas partes grandes, cada una identificable.

Cuota de mercado de dos dominantes

El clásico duelo de dos: la torta muestra el dominio de un vistazo.

Cómo construirlo

El mismo gráfico, en 11 librerías open source

Cada librería resuelve las mismas decisiones de diseño, como la escala, el espaciado entre barras o la inserción de la etiqueta de valor, de un modo distinto. Algunas las automatizan; otras las dejan explícitas en el código, a criterio de quien lo escribe. Comparar once implementaciones con los mismos datos y el mismo color de marca aísla esa diferencia, que de otro modo queda oculta detrás de estilos visuales distintos.

Matplotlib License (estilo BSD)

pie() calcula los ángulos internamente a partir de la lista de valores — a diferencia de Bokeh, no hay que convertir los valores a ángulos a mano.

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ["Canal Web", "Retail", "Mayorista", "Directo", "Otros"]
valores = [38, 27, 18, 12, 5]
colores = ["#490827", "#760D3E", "#A4362E", "#D2601F", "#C9BEB5"]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
ax.pie(valores, labels=labels, colors=colores, autopct="%1.0f%%",
       pctdistance=0.75, wedgeprops=dict(edgecolor="white", linewidth=2))
plt.show()

No disponible en estas librerías

Seaborn

No incluye ninguna función para gráficos de torta — sus autores consideran que casi siempre hay una forma más precisa de mostrar los mismos datos, y deliberadamente no la implementaron.

Plotnine

Esta versión no implementa coord_polar(), la transformación de coordenadas que ggplot2 (en R) usa para convertir una barra apilada en una torta. Sin esa pieza, no hay forma de construir una torta con esta librería.

Observable Plot

No tiene una marca de tipo arco o torta en su catálogo — sigue la misma filosofía de su creador (también autor de D3) de priorizar gráficos donde la posición, no el ángulo, codifica el valor.