Limpieza de Datos con Modelos de IA y Herramientas de Código

Clase 7 de 17 • Curso de Herramientas de Inteligencia Artificial para Equipos de Datos

Resumen

¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudar en la limpieza de datos?

La inteligencia artificial (IA), y en especial los modelos de lenguaje extensos (Large Language Models, o LLM por sus siglas en inglés) que comprenden código, son herramientas sumamente valiosas para acelerar y automatizar el proceso de limpieza de datos. Estos modelos pueden facilitar la ingeniería de datos y la analítica, optimizando el tiempo y los recursos necesarios para procesar grandes cantidades de información. A continuación, se describen ejemplos específicos de cómo estos modelos pueden ser empleados en el entorno de desarrollo (IDE) para mejorar la calidad de los datasets.

¿Cómo utilizar GitHub Copilot para funciones de limpieza de datos?

GitHub Copilot puede ser una herramienta poderosa para aplicar funciones de limpieza sobre datasets de manera eficiente. A continuación, se presentan ejemplos prácticos de cómo se pueden implementar diferentes funciones de limpieza utilizando Python y la biblioteca Pandas:

Separar fecha y hora: Si se tiene una columna que combina la fecha y la hora, puede ser útil separarlas. Esto se logra escribiendo una función que divide el contenido de dicha columna en dos, asignando la fecha a una nueva columna y la hora a otra.
```
def splitDate(df):
    df['Fecha'], df['Hora'] = df['Date'].str.split(' ', 1).str
    return df
```
Eliminar duplicados y reemplazar valores nulos: Es común encontrar datos duplicados o valores nulos en los datasets. Implementar una función que elimine duplicados y reemplace los valores nulos con un valor específico (como "N/A") puede simplificar el análisis posterior de los datos.
```
def cleanData(df):
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    df.fillna("N/A", inplace=True)
    return df
```

¿Cómo manejar datos de Twitter con la API y mejorar su limpieza?

El acceso a los datos de Twitter mediante su API puede ser enriquecedor para los análisis. Aquí se muestra cómo puedes conectar a la API y mejorar la limpieza de esos datos utilizando diferentes funciones:

Obtener datos de Twitter: Inicialmente, se conecta a la API con las credenciales almacenadas en variables de entorno, y se extraen tweets relacionados con temas de interés, como "inteligencia artificial".
```
def getTweets(keyword):
    # Código de conexión y extracción desde la API de Twitter
    pass
```
Crear una columna de usuario original: Los tweets retuiteados suelen comenzar con "RT". Crear una función que identifique el usuario original del tweet (excluyendo "RT") puede proporcionar claridad al analizar retweets.
```
def getOriginalUser(df):
    df['OriginalUser'] = df.apply(lambda x: x['User'].split(':')[0] if x['isRetweet'] else x['User'], axis=1)
    return df
```
Eliminar emojis del texto: Al trabajar con bases de datos que no soportan caracteres no ASCII, es fundamental eliminar elementos como emojis.
```
def removeEmojis(df):
    df['Text'] = df['Text'].str.encode('ascii', 'ignore').str.decode('ascii')
    return df
```

¿Qué otras herramientas de inteligencia artificial puedes emplear?

Además de GitHub Copilot, existen otras plataformas basadas en IA que pueden ayudar en la limpieza y procesamiento de datos. Herramientas como Bing Chat y ChatGPT pueden ofrecer soluciones innovadoras o alternativas para optimizar los procesos de limpieza de datos. Te invito a experimentar con estas herramientas y compartir tus resultados y experiencia. ¿Cómo mejoraron tus análisis de datos? ¡Explora y sigue aprendiendo!