Análisis de datos en Python

Python es un lenguaje de programación versátil y popular que se utiliza en una amplia variedad de campos, incluyendo la ciencia de datos y el análisis de datos. En este artículo, exploraremos cómo Python puede ser utilizado para realizar análisis de datos, tanto desde una perspectiva teórica como práctica.

Para empezar, es importante tener un conocimiento básico de Python y sus características. Python es un lenguaje de programación de alto nivel, lo que significa que está diseñado para ser legible y fácil de entender para los humanos. Además, Python tiene una amplia variedad de librerías y herramientas disponibles para realizar tareas específicas, como el análisis de datos.

Uno de los primeros pasos en el análisis de datos con Python es la preparación y limpieza de los datos. Esto puede incluir tareas como la importación de datos desde archivos o bases de datos, la eliminación de valores faltantes o duplicados, y la transformación de los datos en un formato más adecuado para el análisis. Python tiene varias librerías populares para esta tarea, como NumPy, Pandas y Matplotlib.

NumPy es una librería que proporciona un objeto de tipo array multidimensional y una serie de funciones matemáticas para operar con ellos. Es muy útil para realizar cálculos numéricos y estadísticos.

Pandas es una librería que proporciona estructuras de datos y herramientas para manipular y analizar datos. Una de las estructuras de datos más populares de Pandas es el DataFrame, que se utiliza para representar conjuntos de datos tabulares con filas y columnas.

Matplotlib es una librería de visualización de datos que permite crear gráficos y diagramas a partir de datos. Es muy útil para visualizar y analizar datos de una manera gráfica.

Para instalar módulos externos en Python, primero necesitas tener instalado Python y pip, que es el administrador de paquetes de Python. Abrimos el terminal:

Luego, puedes instalar pandas con el siguiente comando:

Para ilustrar cómo se pueden utilizar estas librerías para el análisis de datos en Python, vamos a ver un ejemplo sencillo. Supongamos que tenemos un conjunto de datos que contiene información sobre el precio de venta de un conjunto de casas. Querremos analizar estos datos para ver qué variables pueden estar influyendo en el precio de venta de las casas.

Primero, necesitaremos cargar los datos en un DataFrame de Pandas. Podemos hacerlo utilizando la función read_csv de Pandas:

import pandas as pd
df = pd.read_csv("housing.csv")

Una vez que tenemos los datos cargados en el DataFrame, podemos utilizar las funciones de Pandas para hacer una limpieza y preprocesamiento de los datos. Por ejemplo, podemos eliminar las filas que contienen valores faltantes o transformar variables categóricas en variables numéricas.

Proporciona estructuras de datos y operaciones para manipular tablas numéricas y series temporales. Aquí hay algunos ejemplos de algunas de las cosas que puedes hacer con pandas:

Cargar un conjunto de datos a partir de un archivo CSV en una «estructura de datos» de pandas llamada «DataFrame» y acceder a sus filas y columnas.

import pandas as pd
df = pd.read_csv("housing.csv")

# Muestra las primeras 5 filas
print(df.head()) 

# Muestra las últimas 5 filas
print(df.tail())  

# Muestra la cuarta fila
print(df.iloc[3])  

# Acceder a las columnas del DataFrame
# Muestra la columna "ocean_proximity"
print(df["ocean_proximity"])  
# Muestra la columna "ocean_proximity"
print(df.ocean_proximity)

Realizar operaciones matemáticas y estadísticas simples en los datos del DataFrame:

import pandas as pd
df = pd.read_csv("housing.csv")

# Obtener la media de la columna "total_rooms"
roomMean = df["total_rooms"].mean()
print(roomMean)

# Obtener la mediana de la columna "median_house_value"
medianPrice = df["median_house_value"].median()
print(medianPrice)

# Obtener la desviación estándar de la columna "median_house_value"
std_age = df["median_house_value"].std()
print(std_age)

# Obtener la suma de la columna "pupulation"
total_salary = df["population"].sum()
print(total_salary)

Filtrar filas de un DataFrame basándose en ciertos criterios.

import pandas as pd
df = pd.read_csv("housing.csv")

# Filtrar filas del DataFrame según una condición
# Filas donde la proximidad al oceano es "inland"
df_filtered = df[df["ocean_proximity"] == "INLAND"]
print(df_filtered)

# Filas donde la el valor medio de las casas es menor a 200000"
df_filtered = df[df["median_house_value"] < 200000]
print(df_filtered)

Una vez que tenemos los datos limpios y procesados, podemos utilizar Matplotlib para crear gráficos de dispersión que nos permitan ver la relación entre dos variables. Por ejemplo, podemos utilizar un gráfico de dispersión para ver si existe alguna relación entre el precio de venta de las casas y su tamaño (medido en metros cuadrados):

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("housing.csv")
#grafico de dispersión entre los primeros 10 registros de ocean_proximity y los precios  
plt.scatter(df["ocean_proximity"][:10], df["median_house_value"][:10])
#nombres de los dos ejes
plt.xlabel("Proximidad")
plt.ylabel("Precio")

plt.title("Gráfico de Dispersión Proximidad al oceano vs Precio")
plt.show()

En resumen, Python es un lenguaje de programación muy útil para el análisis de datos gracias a sus potentes librerías y herramientas especializadas. Utilizando NumPy, Pandas y Matplotlib, podemos cargar, limpiar, procesar y visualizar datos de una manera sencilla y eficiente.