Guía de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Python para Principiantes: Paso a Paso.

El análisis exploratorio de datos (EDA) es una fase crucial en cualquier proyecto de ciencia de datos. Permite comprender mejor los datos antes de aplicar modelos o tomar decisiones informadas. En esta guía, te llevaré a través de los conceptos básicos del EDA utilizando Python, ideal para aquellos que recién comienzan en el mundo del análisis de datos.

¿Qué es el Análisis Exploratorio de Datos?

El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es el proceso de visualizar y comprender los datos antes de emprender análisis más avanzados. Su objetivo es revelar patrones, tendencias, irregularidades y posibles relaciones entre variables. Esto proporciona una base sólida para tomar decisiones más informadas durante el proceso de modelado.

Paso 1: Cargar las Bibliotecas y los Datos

El primer paso es importar las bibliotecas necesarias, como Pandas y Matplotlib, y cargar los datos en un DataFrame. Esto permitirá la manipulación y visualización de los datos de manera efectiva.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Cargar los datos desde un archivo CSV
data = pd.read_csv('archivo.csv')

Paso 2: Exploración Inicial de los Datos

Comienza con una exploración inicial para comprender la estructura de los datos. Usa funciones como head(), info() y describe() para obtener información sobre las primeras filas, los tipos de datos y estadísticas resumidas.

# Mostrar las primeras filas del DataFrame
print(data.head())

# Obtener información sobre los tipos de datos y la cantidad de valores no nulos
print(data.info())

# Estadísticas descriptivas de las variables numéricas
print(data.describe())

Paso 3: Visualización de Datos Básica

La visualización es esencial para identificar patrones y tendencias en los datos. Crea gráficos como histogramas, diagramas de dispersión y diagramas de caja para comprender la distribución y relaciones entre variables.

# Histograma de una variable
plt.hist(data['columna'], bins=20)
plt.xlabel('Variable')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.title('Histograma de la Variable')
plt.show()

# Diagrama de dispersión entre dos variables
plt.scatter(data['columna1'], data['columna2'])
plt.xlabel('Variable 1')
plt.ylabel('Variable 2')
plt.title('Diagrama de Dispersión')
plt.show()

# Diagrama de caja para detectar valores atípicos
plt.boxplot(data['columna'])
plt.ylabel('Valor')
plt.title('Diagrama de Caja')
plt.show()

Paso 4: Manejo de Valores Faltantes y Duplicados

Es importante abordar los valores faltantes y duplicados en los datos. Utiliza funciones como isna(), fillna() y drop_duplicates() para limpiar el DataFrame.

# Verificar valores faltantes en el DataFrame
print(data.isna().sum())

# Rellenar valores faltantes con la media
data['columna'].fillna(data['columna'].mean(), inplace=True)

# Eliminar filas duplicadas
data.drop_duplicates(inplace=True)

Paso 5: Correlación y Matriz de Correlación

Explora las relaciones entre las variables mediante la matriz de correlación. Esto te ayudará a identificar qué variables están más relacionadas y cómo pueden influir en tus análisis.

# Calcular la matriz de correlación
correlation_matrix = data.corr()

# Visualizar la matriz de correlación en un mapa de calor
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Matriz de Correlación')
plt.show()

El análisis exploratorio de datos en Python es un paso esencial para comprender tus conjuntos de datos antes de realizar análisis más avanzados. Siguiendo esta guía, has aprendido cómo cargar datos, explorar características clave y visualizar patrones. Ahora estás preparado para tomar decisiones más informadas en tus proyectos de ciencia de datos.

Recuerda que el Análisis Exploratorio de Datos es un proceso iterativo y creativo. Cuanto más te familiarices con tus datos, mejor podrás comprender sus complejidades y tomar decisiones informadas en tu análisis y modelado posterior. ¡Sigue explorando y disfrutando del mundo del análisis de datos!

Referencias:

  • Wes McKinney. (2018). Python for Data Analysis. O’Reilly Media.
  • Jake VanderPlas. (2016). Python Data Science Handbook. O’Reilly Media.
Compartir:
Equipo de redacción dataXpertos
Posts created 10

Related Posts

Begin typing your search term above and press enter to search. Press ESC to cancel.

Back To Top