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La limpieza y preparación de datos es una etapa crucial en el análisis de datos. Antes de realizar cualquier análisis, es fundamental asegurarse de que los datos sean precisos, completos y estén en el formato adecuado. Este proceso implica identificar y corregir errores, manejar valores faltantes y transformar los datos según sea necesario.

Conceptos Clave

Calidad de los Datos: Se refiere a la precisión, integridad y consistencia de los datos.
Valores Faltantes: Datos que no están presentes en el conjunto de datos.
Outliers: Valores atípicos que pueden distorsionar el análisis.
Normalización y Estandarización: Procesos para ajustar los datos a una escala común.
Transformación de Datos: Modificación de los datos para adecuarlos a los requisitos del análisis.

Pasos para la Limpieza y Preparación de Datos

Inspección Inicial de los Datos

Antes de comenzar con la limpieza, es importante realizar una inspección inicial para entender la estructura y el contenido del conjunto de datos.

import pandas as pd

# Cargar el conjunto de datos
data = pd.read_csv('data.csv')

# Mostrar las primeras filas del conjunto de datos
print(data.head())

Identificación y Manejo de Valores Faltantes

Los valores faltantes pueden afectar el análisis y deben ser manejados adecuadamente.

# Identificar valores faltantes
missing_values = data.isnull().sum()
print(missing_values)

# Eliminar filas con valores faltantes
data_cleaned = data.dropna()

# Opción alternativa: Rellenar valores faltantes con la media
data_filled = data.fillna(data.mean())

Detección y Tratamiento de Outliers

Los outliers pueden distorsionar los resultados del análisis y deben ser identificados y tratados.

import numpy as np

# Identificar outliers usando el método del rango intercuartílico (IQR)
Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

# Filtrar outliers
outliers = data[((data < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (data > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]
print(outliers)

# Eliminar outliers
data_no_outliers = data[~((data < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (data > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

Normalización y Estandarización

La normalización y estandarización son técnicas para ajustar los datos a una escala común, lo que es útil para algoritmos de aprendizaje automático.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# Normalización (escala de 0 a 1)
scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data)

# Estandarización (media = 0, desviación estándar = 1)
scaler = StandardScaler()
data_standardized = scaler.fit_transform(data)

Transformación de Datos

La transformación de datos puede incluir la conversión de tipos de datos, la creación de nuevas variables y la agregación de datos.

# Convertir una columna a tipo datetime
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# Crear una nueva variable basada en una existente
data['new_variable'] = data['existing_variable'] * 2

# Agregar datos por una categoría
data_grouped = data.groupby('category').sum()

Ejercicio Práctico

Ejercicio 1: Limpieza de un Conjunto de Datos

Cargar el conjunto de datos data.csv.
Identificar y manejar los valores faltantes.
Detectar y tratar los outliers.
Normalizar los datos.
Transformar una columna de fecha y crear una nueva variable.

Solución

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Paso 1: Cargar el conjunto de datos
data = pd.read_csv('data.csv')

# Paso 2: Identificar y manejar los valores faltantes
data_cleaned = data.fillna(data.mean())

# Paso 3: Detectar y tratar los outliers
Q1 = data_cleaned.quantile(0.25)
Q3 = data_cleaned.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
data_no_outliers = data_cleaned[~((data_cleaned < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (data_cleaned > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

# Paso 4: Normalizar los datos
scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data_no_outliers)

# Paso 5: Transformar una columna de fecha y crear una nueva variable
data_no_outliers['date'] = pd.to_datetime(data_no_outliers['date'])
data_no_outliers['new_variable'] = data_no_outliers['existing_variable'] * 2

print(data_no_outliers.head())

Conclusión

La limpieza y preparación de datos es un paso esencial en el análisis de datos. Asegurarse de que los datos sean precisos, completos y estén en el formato adecuado es fundamental para obtener resultados confiables. En esta sección, hemos cubierto los conceptos clave y los pasos necesarios para limpiar y preparar los datos, incluyendo la identificación y manejo de valores faltantes, la detección y tratamiento de outliers, la normalización y estandarización, y la transformación de datos. Con estas técnicas, estarás mejor preparado para realizar análisis de datos efectivos y precisos.

Limpieza y Preparación de Datos

Conceptos Clave

Pasos para la Limpieza y Preparación de Datos

Inspección Inicial de los Datos

Identificación y Manejo de Valores Faltantes

Detección y Tratamiento de Outliers

Normalización y Estandarización

Transformación de Datos

Ejercicio Práctico

Ejercicio 1: Limpieza de un Conjunto de Datos

Solución

Conclusión

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Módulo 2: Herramientas de Analítica

Módulo 3: Técnicas de Recopilación de Datos

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