Casos prácticos científicos

Introducción

En la ciencia, la recopilación y análisis de datos es fundamental para la toma de decisiones basadas en evidencia. Python, con sus bibliotecas dedicadas a la manipulación de datos como Pandas, ofrece una herramienta poderosa para este fin. En esta unidad, exploraremos cómo usar Python para procesar y analizar datos científicos en contextos reales.

Explicación principal

Supongamos que estamos trabajando con un conjunto de datos experimentales sobre la propagación de un virus en diferentes poblaciones. Nuestro objetivo es analizar estos datos para determinar las tasas de contagio y los efectos de varias medidas preventivas.

Ejemplo: Analizando el impacto de medidas preventivas

Para este análisis, utilizaremos una tabla CSV que contiene información sobre la población, los casos confirmados, y las medidas preventivas tomadas en diferentes días. Primero, vamos a abrir y leer esta tabla utilizando Pandas:

import pandas as pd

# Cargar el archivo CSV
df = pd.read_csv('data/epidemia.csv')

# Mostrar las primeras filas del DataFrame para verificar la carga
print(df.head())

Supongamos que el contenido de epidemia.csv es similar a lo siguiente:

Fecha,Población,Casos Confirmados,Medidas Preventivas
2023-01-01,10000,5,False
2023-01-02,10000,7,True
2023-01-03,10000,8,True
...

Análisis

Medidas Preventivas y Casos Confirmados

Una de las preguntas que queremos responder es si las medidas preventivas tienen un impacto en la tasa de contagio. Podemos hacer esto comparando los casos confirmados antes y después de aplicar las medidas.

# Calcular el número total de casos por día
df['Casos Confirmados'] = df.groupby('Fecha')['Casos Confirmados'].cumsum()

# Separar los datos en dos grupos: con y sin medidas preventivas
df_con_medidas = df[df['Medidas Preventivas']].copy()
df_sin_medidas = df[~df['Medidas Preventivas']].copy()

# Calcular la tasa de cambio en casos confirmados antes y después del uso de medidas
tasa_cambio_con_medidas = (df_con_medidas['Casos Confirmados'].iloc[-1] - df_con_medidas['Casos Confirmados'].iloc[0]) / len(df_con_medidas)
tasa_cambio_sin_medidas = (df_sin_medidas['Casos Confirmados'].iloc[-1] - df_sin_medidas['Casos Confirmados'].iloc[0]) / len(df_sin_medidas)

print(f"Tasa de cambio con medidas: {tasa_cambio_con_medidas:.2f}")
print(f"Tasa de cambio sin medidas: {tasa_cambio_sin_medidas:.2f}")

Errores típicos / trampas

1. Problema de NaN o datos faltantes: Los datos pueden estar incompletos, lo que puede generar errores en las operaciones matemáticas.

   # Comprobar si hay valores NaN y manejarlos adecuadamente
   if df['Casos Confirmados'].isnull().any():
       print("Hay valores NaN. Se deben manejar antes de realizar cálculos.")

1. Tipos incorrectos en columnas: Si no se convierten correctamente los tipos de datos, podrían generar errores.

   # Verificar el tipo de datos y convertir si es necesario
   print(df.dtypes)
   df['Fecha'] = pd.to_datetime(df['Fecha'])

1. Uso inadecuado del cálculo acumulativo: El uso incorrecto del cumsum() puede dar resultados incorrectos.

   # Correcto: Calcular el número total de casos hasta la fecha
   df['Casos Confirmados Acumulados'] = df.groupby('Fecha')['Casos Confirmados'].cumsum()
   
   # Incorrecto: Sumar los casos en todas las filas
   # df['Casos Confirmados Acumulados'] = df['Casos Confirmados'].sum()  # Esto no es lo que queremos

Checklist accionable

1. Verificar el formato del archivo CSV antes de cargarlo.
2. Convertir los tipos de datos a las unidades adecuadas (por ejemplo, Fecha a datetime).
3. Revisar la existencia de valores faltantes o NaN en las columnas relevantes.
4. Usar funciones como .groupby() y .cumsum() con cuidado para evitar errores acumulativos.
5. Validar el resultado final y compararlo con los datos originales para asegurar precisión.

Cierre

En resumen, Python proporciona una serie de herramientas poderosas para analizar datos científicos. Al seguir las prácticas recomendadas descritas en este artículo, podrás realizar análisis más precisos y obtener conclusiones sólidas basadas en los datos recopilados.

Siguientes pasos

• Explorar más funciones de Pandas: Estudia cómo utilizar otras funciones avanzadas de Pandas para manejar más complejos conjuntos de datos.
• Optimizar el código: Analiza tu código y busca formas de mejorar su eficiencia y legibilidad.
• Aprender sobre visualización de datos: Utiliza Matplotlib o Seaborn para representar tus hallazgos de manera efectiva.

¡Felicitaciones por haber completado esta unidad! Estos ejemplos te brindan una base sólida para aplicar Python en el análisis científico.