Datos listos para gráficos

Datos listos para gráficos

Introducción

En la ciencia de datos, la preparación de los datos es crucial antes de cualquier análisis o visualización. Una vez que tenemos nuestros datos en un formato adecuado y limpio, podemos comenzar a explorarlos y presentarlos de manera efectiva. En esta unidad del curso "Programación orientada a datos con Python", nos enfocaremos en la preparación de los datos para visualización. Veremos cómo transformar nuestros datos en una forma que sea fácil y significativa de interpretar mediante gráficos.

Explicación principal

Transformación de datos para visualización

Para preparar nuestros datos para la visualización, necesitamos asegurarnos de que están en un formato adecuado. Esto implica eliminar columnas innecesarias, reemplazar valores faltantes y convertir tipos de datos si es necesario.

Vamos a tomar un ejemplo con un conjunto de datos sobre ventas de productos en diferentes ciudades:

import pandas as pd

# Cargamos los datos desde un archivo CSV
df = pd.read_csv('ventas.csv')

# Vemos las primeras filas del DataFrame para entenderlo mejor
print(df.head())

# Eliminamos columnas innecesarias, como 'ID' en este caso
df = df.drop(columns=['ID'])

# Manejamos valores faltantes, por ejemplo reemplazandolos con la media
df['Ventas'] = df['Ventas'].fillna(df['Ventas'].mean())

# Convertimos tipos de datos si es necesario. Por ejemplo, 'Ciudad' podría ser un tipo object
df['Ciudad'] = df['Ciudad'].astype(str)

Ejemplo de visualización preparada

Una vez que tenemos nuestros datos en el formato correcto, podemos proceder a la visualización. Aquí, usaremos una simple gráfica de barras para mostrar las ventas totales por ciudad:

import matplotlib.pyplot as plt

# Agrupamos los datos por 'Ciudad' y sumamos las ventas
ventas_por_ciudad = df.groupby('Ciudad')['Ventas'].sum()

# Creamos la gráfica de barras
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(ventas_por_ciudad.index, ventas_por_ciudades.values)
plt.xlabel('Ciudad')
plt.ylabel('Ventas Totales')
plt.title('Ventas Totales por Ciudad')
plt.xticks(rotation=45)  # Rotamos los nombres de las ciudades para que se vean mejor
plt.tight_layout()       # Ajustamos el espacio para evitar cortar texto
plt.show()

Errores típicos / trampas

1. No validar tipos de datos: Olvidar convertir tipos de datos puede causar problemas en la visualización, como gráficos con etiquetas numéricas que deberían ser categorías.

1. Ignorar valores extremos (outliers): Valores atípicos pueden distorsionar los gráficos y hacerlos menos significativos para entender el conjunto de datos completo.

1. No normalizar datos: Datos no normalizados pueden resultar en visualizaciones que no representen adecuadamente las relaciones entre variables, especialmente si hay una gran disparidad en escalas.

Checklist accionable

1. Revisar tipos de datos: Verifica que todos los campos sean del tipo correcto para su uso.
2. Tratar valores faltantes: Decide cómo manejar valores nulos (reemplazarlos, eliminarlos o utilizar una medida estadística).
3. Normalizar datos: Asegúrate de que las escalas estén alineadas antes de visualizar.
4. Validar tipos numéricos: Verifica que se trate correctamente a los números como entero o decimal según sea necesario.
5. Filtrar outliers: Identifica y trata valores atípicos para evitar distorsiones en la visualización.
6. Convertir categorías: Asegúrate de convertir variables categóricas a cadenas si es necesario para ciertas visualizaciones.

Cierre

La preparación de datos para visualización es una parte fundamental del análisis de datos y es crucial para asegurar que los gráficos presentados sean precisos e interpretables. Al seguir las prácticas recomendadas, puedes garantizar que tus visualizaciones sean efectivas y ayuden a comunicar el mensaje correcto.

Siguientes pasos

• Aprender más sobre NumPy: El paquete NumPy proporciona herramientas adicionales para manejar y analizar datos de manera eficiente.
• Ingresar al curso Pandas desde cero: Pandas es una biblioteca fundamental en el análisis de datos, ofreciendo estructuras de datos robustas y funciones de manipulación de datos.
• Explorar Machine Learning: Aprender a utilizar modelos predictivos para hacer inferencias basadas en tus datos preparados.

¡Estos pasos te ayudarán a profundizar en tu habilidad de análisis de datos e interpretación visual!