Python para datos

Introducción

En este punto de tu viaje como programador, estás equipado con las herramientas básicas para empezar a trabajar con Python. Ahora es el momento de llevar tus habilidades al siguiente nivel, aplicándolas en el campo del análisis de datos y la ciencia de datos. En este artículo, exploraremos cómo puedes seguir adelante y profundizar en estos temas, proporcionando ejemplos prácticos para ayudarte a comprender mejor los conceptos.

Explicación principal con ejemplos

La transición desde Python básico a analítica de datos implica un conocimiento más profundo de las bibliotecas científicas y el análisis de datos. Las herramientas clave aquí son NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn y otros módulos que facilitan la manipulación, visualización y modelado de datos.

Ejemplo 1: Manipulando Datos con Pandas

import pandas as pd

# Crear un DataFrame desde una lista
data = {'Nombre': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Edad': [25, 30, 35],
        'Ciudad': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)

# Mostrar los primeros registros del DataFrame
print(df.head())

# Filtrar datos basados en una condición
filtered_df = df[df['Edad'] > 28]
print(filtered_df)

Ejemplo 2: Visualización de Datos con Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('Gráfico de seno')
plt.xlabel('Tiempo (s)')
plt.ylabel('Amplitud')
plt.show()

Errores típicos / trampas

A medida que te adentras en el análisis de datos con Python, es importante estar al tanto de algunas trampas comunes:

1. Manejo inadecuado de valores faltantes: Los datos reales están llenos de valores nulos o ausentes. Si no manejas estos casos adecuadamente, tus analíticas podrían ser sesgadas.

   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, np.nan]})
   print(df.dropna())  # Esto eliminará filas con valores faltantes. Mejor usar df.fillna() o imputación.

1. Interpretación incorrecta de tipos numéricos: Asegúrate de que los datos sean del tipo correcto, especialmente cuando se trabaja con cálculos matemáticos precisos.

   # Ejemplo de error: int vs float
   print(type(1))  # <class 'int'>
   print(type(1.0))  # <class 'float'>

   # Corregir el tipo de dato
   num = 1.5
   print(num)

1. No validar las entradas del usuario: En aplicaciones interactivas, siempre asegúrate de validar y limpiar los datos antes de usarlos.

   user_input = input("Introduce un número: ")
   try:
       number = int(user_input)
   except ValueError:
       print("Entrada no válida")

Checklist accionable

1. Instala las bibliotecas necesarias: NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn.
2. Aprende a manipular datos con DataFrame en Pandas.
3. Explora la documentación oficial de cada módulo para obtener más detalles.
4. Practica visualización de datos utilizando Matplotlib o Seaborn.
5. Sigue ejercicios y tutoriales online: Coursera, DataCamp, Kaggle.
6. Asegúrate de entender el concepto de valores faltantes en tus datasets.
7. Ejerce validación de entrada para mejorar la robustez del código.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

• Profundiza en el análisis de datos: Aprende a realizar análisis estadísticos básicos y avanzados.
• Aprende a preprocesar los datos: Escalamiento, one-hot encoding, etc.
• Conoce algoritmos de aprendizaje automático: Regresión, clasificación, clustering.
• Explora visualización de datos interactiva: Dash, Bokeh.

¡Felicitaciones por llegar hasta aquí! Continúa avanzando en tu viaje hacia el dominio del análisis de datos y la ciencia de datos con Python. Cada paso que tomes te acercará a convertirte en un analista de datos experto.