Buenas prácticas para análisis básico de datos en Python puro

Introducción

En la ciencia de datos, la preparación y análisis de datos puramente con Python es una parte fundamental. Aunque las bibliotecas como NumPy y Pandas son excelentes herramientas, entender cómo realizar análisis básicos en el contexto de programación orientada a datos (POD) puro nos proporciona un sólido fundamento para manejar datos de manera efectiva. En esta guía, exploraremos técnicas prácticas para preparar datos y visualizar resultados, con ejemplos y trampas comunes a evitar.

Explicación principal

Para empezar, vamos a considerar el análisis básico de una lista de ventas ficticia:

ventas = [
    {"fecha": "2023-10-01", "producto": "A", "valor": 50.0},
    {"fecha": "2023-10-02", "producto": "B", "valor": 75.0},
    # Más datos...
]

Agrupación y agregaciones

Para agrupar ventas por producto, podemos usar una función pura en Python:

def group_sales_by_product(sales):
    grouped = {}
    for sale in sales:
        product = sale["producto"]
        if product not in grouped:
            grouped[product] = {"valor": 0}
        grouped[product]["valor"] += sale["valor"]
    return grouped

grouped_sales = group_sales_by_product(ventas)
print(grouped_sales)

Preparación para visualización

Una vez agrupados, estos datos están listos para ser visualizados. Sin embargo, es importante asegurarse de que los datos sean claros y sin errores.

Errores típicos / trampas

1. Formato incorrecto: Asegúrate de que las fechas estén en el formato correcto (por ejemplo, "%Y-%m-%d").
2. Tipos incorrectos: Verifica que los valores numéricos no contengan cadenas o viceversa.
3. Duplicados: Comprueba si hay duplicados en tus datos y decide cómo manejarlos.

Checklist accionable

1. Validar tipos de datos: Asegúrate de que todos los campos sean del tipo correcto (por ejemplo, str para fechas).
2. Verificar formatos: Comprueba que las fechas estén en el formato adecuado.
3. Manejar valores faltantes: Decide cómo manejarlos (eliminar, llenar con ceros o promedios).
4. Normalizar texto: Asegúrate de que los nombres sean consistentes y no contengan espacios adicionales.
5. Revisar rango de valores: Verifica que los valores estén dentro del rango esperado.

Cierre

Siguientes pasos

• Aprender NumPy: NumPy proporciona herramientas para manipulación de arrays y operaciones numéricas, complementando la programación pura.
• Explorar Pandas: Pandas es una biblioteca poderosa para el análisis de datos estructurados, que puede ayudarte a manejar grandes volúmenes de datos más eficientemente.
• Iniciar con Machine Learning: Una vez que estés cómodo con la manipulación y análisis pura en Python, puedes avanzar al machine learning.

Siguiendo estas buenas prácticas, podrás preparar tus datos con confianza y visualizarlos de manera efectiva.