Análisis exploratorio de datos en Python

El análisis exploratorio de datos (EDA) es un paso importante en el flujo de trabajo de la ciencia de datos que implica investigar y resumir las características principales de un conjunto de datos. Nos ayuda a comprender mejor los datos, identificar problemas potenciales y planificar nuestros próximos pasos para el modelado y el análisis. En este artículo, exploraremos cómo realizar EDA utilizando el lenguaje de programación Python.

Python es un lenguaje popular para la ciencia de datos debido a sus potentes bibliotecas y su sintaxis fácil de usar. Una de las bibliotecas más importantes para EDA es Pandas, que proporciona estructuras de datos de alto rendimiento y herramientas para trabajar con datos tabulares. Usaremos Pandas para cargar y manipular nuestros datos, y visualizarlos usando la biblioteca Matplotlib.

Primero, comencemos importando las bibliotecas necesarias:

importar pandas como pd

importar matplotlib.pyplot como plt

A continuación, podemos cargar nuestros datos en un Pandas DataFrame usando la función read_csv:

df = pd.read_csv(“datos.csv”)

La función read_csv devuelve un objeto DataFrame, que es una estructura de datos bidimensional con filas y columnas etiquetadas. Podemos usar el método head para ver las primeras filas de los datos:

df.cabeza()

Esto nos dará una vista previa de los datos y nos ayudará a comprender su estructura y contenido.

Después de cargar los datos, podemos comenzar a explorarlos calculando algunas estadísticas básicas. Por ejemplo, podemos usar el método describe para calcular la media, la desviación estándar, el mínimo, el máximo y otras estadísticas para cada columna numérica:

df.describe()

Esto puede brindarnos una descripción general rápida de los datos y ayudarnos a identificar cualquier problema potencial, como valores que faltan o valores atípicos.

Otra herramienta útil para EDA es la visualización de datos. Podemos usar el método de trazado del objeto DataFrame para crear varios tipos de gráficos, como histogramas, gráficos de dispersión y diagramas de caja. Por ejemplo, podemos crear un histograma de una columna numérica usando el siguiente código:

df[“nombre_columna”].plot(tipo=”hist”)

Esto creará un histograma de los valores en la columna especificada. También podemos agregar opciones adicionales para personalizar el gráfico, como cambiar la cantidad de contenedores o el rango del eje x.

La visualización de datos puede ayudarnos a descubrir patrones y relaciones en los datos que no son inmediatamente evidentes a partir de los datos sin procesar. Por ejemplo, un diagrama de dispersión puede mostrarnos la relación entre dos columnas numéricas y un diagrama de caja puede ayudarnos a identificar la presencia de valores atípicos.

En resumen, el análisis exploratorio de datos es un paso importante en el flujo de trabajo de la ciencia de datos que nos ayuda a comprender y resumir un conjunto de datos. Usando las bibliotecas Pandas y Matplotlib en Python, podemos realizar EDA rápida y fácilmente y visualizar nuestros datos. Esto puede ayudarnos a identificar problemas potenciales y planificar nuestros próximos pasos para el modelado y el análisis.