Dominando la Selección y Limpieza de Datos para Análisis Efectivo

Esta publicación se enfocará en el proceso crítico de selección y limpieza de datos, un paso fundamentalen cualquier proyecto de análisis de datos. Abordará cómo seleccionar los conjuntos de datos adecuados y las técnicas efectivas para limpiar y preparar los datos para el análisis.

Importancia de la Selección de Datos:

Discusión sobre cómo la selección de datos impacta los resultados del análisis.

Consejos para elegir conjuntos de datos relevantes y representativos.

Proceso de Limpieza de Datos:

Explicación detallada sobre la limpieza de datos, incluyendo la eliminación de duplicados, el manejo de valores perdidos, y la normalización.

Ejemplos prácticos utilizando un conjunto de datos.

Transformación y Preparación de Datos:

Técnicas para transformar y preparar datos para análisis, como la codificación de variables categóricas y la estandarización.

Ejemplos y código para demostrar estas transformaciones.

Herramientas y Recursos Útiles:

Revisión de herramientas y bibliotecas de Python útiles para la limpieza y preparación de datos.

Recursos adicionales para aprender más sobre el tema.

import pandas as pd

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder

from sklearn.compose import ColumnTransformer

from sklearn.impute import SimpleImputer

# Carga de un conjunto de datos hipotético

data = pd.read_csv('dataset.csv')

# Limpieza básica: eliminar duplicados y manejar valores perdidos

data_clean = data.drop_duplicates()

data_clean = data_clean.fillna(method='ffill')  # Rellenar valores perdidos

# Preparación de datos: Transformación de variables categóricas y estandarización

categorical_features = ['categoria1', 'categoria2']

numerical_features = ['numerico1', 'numerico2']

# Transformadores para variables categóricas y numéricas

preprocessor = ColumnTransformer(

    transformers=[

        ('num', StandardScaler(), numerical_features),

        ('cat', OneHotEncoder(), categorical_features)

    ])

# Aplicar transformaciones

data_prepared = preprocessor.fit_transform(data_clean)

print(data_prepared)

Conclusión:

Resumen de la importancia de una buena práctica de limpieza de datos y cómo esto afecta la calidad del análisis de datos.