El análisis de datos es uno de los campos de mayor importancia en la sociedad actual. En los negocios y la ciencia, el análisis de datos tiene una amplia gama de aplicaciones. Python es un lenguaje de programación popular que se usa ampliamente en el campo del análisis de datos y el aprendizaje automático. El módulo Pandas en Python proporciona algunas funciones muy útiles que pueden ayudarnos con la limpieza y el análisis de datos. En este artículo, presentaremos cómo usar Python y Pandas para el análisis de datos.
- Instalar Python y Pandas
Primero, necesitamos instalar Python y Pandas. Puede descargar el instalador de Python desde el sitio web oficial de Python y luego seguir las instrucciones del instalador para instalarlo. Después de instalar Python, podemos usar el pip del administrador de paquetes de Python para instalar Pandas. Ingrese el siguiente comando en la línea de comando:
pip install pandas
Una vez completada la instalación, podemos comenzar a usar Pandas para el análisis de datos.
- Datos de importacion
Antes de hacer el análisis de datos, necesitamos tener algunos datos. En este artículo, utilizaremos un conjunto de datos del Repositorio de aprendizaje automático de UCI, que contiene información sobre automóviles. Puede descargar el conjunto de datos desde aquí:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/automobile
Una vez que se completa la descarga, guardamos el conjunto de datos en un archivo llamado "Automobile.csv". Luego, en Python, podemos usar la función read_csv de Pandas para cargar los datos:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Automobile.csv')
Esto cargará el conjunto de datos en un Pandas DataFrame llamado "datos".
- limpieza de datos
Antes del análisis de datos, generalmente necesitamos limpiar los datos. En este artículo, realizaremos las siguientes operaciones de limpieza de datos:
- eliminar valores faltantes
- eliminar filas duplicadas
- Convertir el tipo de datos al tipo correcto
Las siguientes son las operaciones específicas:
# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 删除重复行
data.drop_duplicates(inplace=True)
# 将数据类型转换为正确的类型
data['horsepower'] = data['horsepower'].astype(int)
data['price'] = data['price'].astype(float)
Estas operaciones eliminarán todos los valores faltantes y las filas duplicadas, y convertirán la columna "caballos de fuerza" en un tipo entero y la columna "precio" en un tipo flotante.
- análisis de los datos
Ahora que hemos terminado de limpiar los datos, podemos comenzar el análisis de datos. En este artículo, utilizaremos algunas funciones básicas de Pandas para analizar el conjunto de datos del automóvil.
Primero, podemos usar la función head para ver las primeras filas del conjunto de datos:
print(data.head())
Esto generará las primeras cinco filas del conjunto de datos.
A continuación, podemos usar la función de descripción para ver algunas estadísticas básicas del conjunto de datos:
print(data.describe())
Esto generará estadísticas como la media, la desviación estándar, el mínimo, el máximo, etc. del conjunto de datos.
También podemos usar la función groupby para agrupar los datos. Por ejemplo, podemos dividir los datos en grupos por fabricante de vehículos:
grouped = data.groupby('make')
for name, group in grouped:
print(name)
print(group)
Esto generará toda la información del vehículo para cada fabricante.
Finalmente, podemos usar la función de trazado de Pandas para dibujar un gráfico de los datos. Por ejemplo, podemos trazar un histograma de precios de vehículos:
import matplotlib.pyplot as plt
data['price'].plot.hist(bins=50)
plt.show()
Esto trazará un histograma de precios de vehículos y los mostrará.
- Resumir
En este artículo, cubrimos cómo usar Python y Pandas para el análisis de datos. Primero instalamos Python y Pandas, e importamos un conjunto de datos de automóviles. Luego limpiamos los datos, incluida la eliminación de valores faltantes, la eliminación de filas duplicadas y la conversión de tipos de datos. Finalmente, usamos algunas funciones básicas de Pandas para analizar el conjunto de datos y usamos la función de trazado para dibujar un gráfico de los datos. Espero que este artículo sea útil para los lectores que estudian el análisis de datos.