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Ejercicio de validación de datos

Curso de Análisis Exploratorio de Datos

Clase 8 / 28

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Ejercicio de validación de datos

Curso de Análisis Exploratorio de Datos

Clase 8 de 28

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Ejercicio de validación de datos

Curso de Análisis Exploratorio de Datos

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Jeinfferson Bernal G

Hace 4 años

Validacion de Datos

dtypes muestra el tipo de dato de cada variable

preprocess_penguins_df.dtypes

Forma alternativa de presentar el codigo de manera lineal

(
    preprocess_penguins_df
    .dtypes
    .value_counts()
)

shape muestra el tamaño del dataset

preprocess_penguins_df.shape

isnull() asigna True para celdas donde hay valores nulos y False donde no los hay. any() permite resumir toda la informacion en una tabla

(
    preprocess_penguins_df
    .isnull()
    .any()
)

sum() suma todos los valores de una variable dada. En este caso permite mostrar la cantidad de valores nulos por cada variable

(
    preprocess_penguins_df
    .isnull()
    .sum()
)

Para contar todos los valores nulos que existen en la tabla se agrega la funcion sum nuevamente.

(
    preprocess_penguins_df
    .isnull()
    .sum()
    .sum()
)

Para mostrar la proporcion de valores nulos que existen en una tabla, utilizamos la libreria seaborn para verlo de manera grafica

(
    preprocess_penguins_df
    .isnull()
    .melt() #convierte el dataframe en un formato de solo dos identificadores columna 'variable', 'valor'
    .pipe( # encadena funciones que esperan objetos de tipo Series, DataFrame o GroupBy
        lambda df:(
            sns.displot(
                data=df,
                y='variable',
                hue='value',
                multiple='fill',
                aspect=2
            )
        )
    )
)

Para los valores nulos en todo el conjunto de datos utilizamos un mapa de calor de la libreria seaborn

(
    preprocess_penguins_df
    .isnull()
    .transpose()
    .pipe(
        lambda df:(
            sns.heatmap(
                data=df
            )
        )
    )
)

Ruddy Ramos

Hace 4 años

Muchas gracias por el aporte.

Juan José Mamani Tarqui

Hace 3 años

Excelente tus apuntes pero ubiera quedada mas si lo hubieras compleya con comentarios lo demas para tenerlo en cuentas

Comentarios (61)61 comentarios

FELIX DAVID CORDOVA GARCIA

Hola, si desean saber cuales son las filas con valores nulos y en que columnas se encuentran pueden usar el siguiente código:

Hallamos cuales son las filas con al menos un valor nulo

Visualizamos las filas con al menos un valor nulo :

Jesús Junior Alvarado Peña

Muchas gracias por el aporte! :)

Mauricio Escobar

Gracias carnal 👍 Soy tu fan

Daniel de Jesús Martínez Vega

Para quienes no sabiamos de la existencia de .pipe(), lo que hace es Aplicar la función entre paréntesis a mi df, acá se usó para no asignar todo el proceso anterior a una variable, pero podemos tener el mismo resultado si utilizamos el siguiente código para hacer la gráfica de la proporción de valores nulos por variable:

sns.displot(
    preprocess_penguins_df.isna().melt(), y='variable', hue='value', multiple='fill', aspect=2
)

Angelica Borda

gracias me sirvio!

Santiago Garzón

Pensé que solo iba a aprender de validación de datos y terminé aumentando como por x10 mis conocimientos en manejo de pandas y python

Este curso está muy bueno!!

Robert Junior Buleje del Carpio

Sí, demasiada buena información resumida en un video.

Luis Aviles

Andrés Cardona

Con info()se responde todo

Juan R. Vergara M.

Gracias por el aporte.

María José Medina

Para explorar valores nulos algo práctico que hago es calcular su porcentaje


# % of NaN Values
(df.isna().sum() / df.shape[0])  * 100

# result: 
species              0.000000
island               0.000000
bill_length_mm       0.581395
bill_depth_mm        0.581395
flipper_length_mm    0.581395
body_mass_g          0.581395
sex                  3.197674
year                 0.000000

Javier Madriz

Bastante ingenioso

David Romero

Por fin un curso de EDA donde no se hacen análisis de forma básica como en la mayoría de otros cursos en otras plataformas. Esto es oro puro!!!

Roger Christian Cansaya Olazabal

Tremenda clase, muy util.

Luis Alejandro Nieto Ruth

escribiendo .T te trae la transpuesta de una matriz, en este caso el df se comporta como una

(
  pre_penguin_df
  .isnull()
  .T
)

José Rodrigo Arana Hi

In Pandas, the pipe() function is used to chain custom functions together in a single expression.

The pipe() function allows you to apply a sequence of custom functions to a DataFrame or Series, where the output of one function is used as the input to the next function. This can make your code more concise and easier to read, especially when you need to perform multiple operations on the same DataFrame or Series.

Here's a simple example that demonstrates how the pipe() function works. Suppose you have the following DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

You can use the pipe() function to apply a sequence of custom functions to this DataFrame, like this:

def add_one(df):
    return df + 1

def multiply_by_two(df):
    return df * 2

result = df.pipe(add_one).pipe(multiply_by_two)

In this example, we define two custom functions (add_one() and multiply_by_two()) that modify a DataFrame in some way. We then call the pipe() function twice, passing in each custom function as an argument. The pipe() function then applies these functions to the DataFrame in sequence, with the output of one function becoming the input to the next function.

In the end, the result variable will contain the following DataFrame:

This DataFrame is the result of first adding one to each element of the original DataFrame, and then multiplying each element by two.

Note that the pipe() function is optional and not always necessary. You can also apply multiple functions to a DataFrame using method chaining or by passing the output of one function as the input to the next function directly. However, the pipe() function can make your code more readable and easier to maintain in some cases.

Mauro Benito Montoya Arenas

El problema de deepnote es que muy lento en ocasiones.

Gabriel Obregón

Hace 2 años

RESUMEN

¿Qué tipo de datos son las variables del conjunto de datos?
- Código: preprocess_penguins_df.dtypes
- Explicación: Este comando muestra los tipos de datos de todas las columnas del conjunto de datos. Se indican los tipos de cada variable (por ejemplo, object, float64, int64).
¿Cuántas variables de cada tipo de dato tenemos en el conjunto de datos?
- Código: preprocess_penguins_df.dtypes.value_counts()
- Explicación: Este comando cuenta las ocurrencias de cada tipo de dato en el conjunto de datos, ayudando a identificar su estructura.
¿Cuántas variables y observaciones tenemos en el conjunto de datos?
- Código: preprocess_penguins_df.shape
- Explicación: Este comando muestra el número de filas y columnas en el conjunto de datos. Las filas representan observaciones y las columnas, variables.
¿Existen valores nulos explícitos en el conjunto de datos?
- Código: preprocess_penguins_df.isnull().any()
- Explicación: Este comando verifica valores faltantes (nulos) en cada columna, devolviendo True si existen valores nulos y False en caso contrario.
De tener observaciones con valores nulos, ¿cuántas tenemos por cada variable?
- Código: preprocess_penguins_df.isnull().sum()
- Explicación: Este comando calcula el número total de valores nulos por columna.
¿Cuántos valores nulos tenemos en total en el conjunto de datos?
- Código: preprocess_penguins_df.isnull().sum().sum()
- Explicación: Este comando calcula el número total de valores nulos en todo el conjunto de datos.
¿Cuál es la proporción de valores nulos por cada variable?
- Código: Se crea una visualización utilizando countplot de seaborn o matplotlib.
- Explicación: Un gráfico de barras muestra la proporción de valores nulos y no nulos en cada columna.
¿Cómo podemos visualizar los valores nulos en todo el conjunto de datos?
- Código: Un heatmap (e.g., usando sns.heatmap() de seaborn).
- Explicación: El heatmap resalta los valores nulos en el conjunto de datos para comprender mejor su distribución.
¿Cuántas observaciones perdemos si eliminamos los datos faltantes?
- Código:
  - preprocess_penguins_df.shape
  - preprocess_penguins_df.dropna().shape
- Explicación: El primer comando muestra el tamaño actual del conjunto de datos, y el segundo muestra el tamaño tras eliminar las filas con valores nulos. La diferencia indica las observaciones perdidas.

Dickinson Alexander Duran Ravelo

Para saber el conteo total de filas, total de campos nulos, total de filas con algun campo nulo y ademas, cuantas filas quedarian luego de borrar los campos nulos puedes usar el siguiente codigo

null_fields = sum(
    prepocess_penguins_df
    .isnull()
    .values
    .ravel()
    ) # con esto podemos contar el total de campos nulos

null_rows = sum(
    [True for idx,row in prepocess_penguins_df.iterrows() if any(row.isnull())] 
    # esta list comprehension te permite valida por cada fila y columna si existe o no un campo  nulo y lo cuenta mediente un condicional
)

total_rows = sum(
    [True for idx,row in prepocess_penguins_df.iterrows()]
)

print(f'Numero de campos nulos: {null_fields} \nNumero de filas que tengan al menos 1 campo nulo: {null_rows} \nTotal de filas: {total_rows} \nCantidad total despues de borrar las filas con campos nulos: {total_rows - null_rows}')

Esta clase es muy útil 🥇

Pablo .

Otra manera de ver la existencia de valores nulos es mediante una gráfica con seaborn.

sns.heatmap(preprocess_penguins_df.isnull(), yticklabels=False, cbar=False, cmap="Blues");

Nelson Deiwer Baza Solares

Hola, ¿Hasta que proporción, cantidad o porcentaje de datos nulos es valido eliminar sin afectar significativamente la población general de datos o generar un sesgo?

Eduard Giraldo Martínez

Hola, Nelson 😀

Cómo el profesor Jesús en 8:50, en este caso no representa una gran cantidad y no afecta a nuestro análisis. Eso dependerá de lo que quieras analizar, no tengo la respuesta a tu pregunta, pero tal vez puedas solucionar esa duda en uno de estos 2 cursos de datos faltantes = Exploración o el curso de Datos Faltantes: Imputación

Espero te sirve aunque sea un poco. Yo también tengo la misma duda

✨👾

EXPLORACIÓN INICIAL DE UN CONJUNTO DE DATOS: PREGUNTAS CLAVE

Cuando se comienza a trabajar con un conjunto de datos desconocido, es importante responder una serie de preguntas fundamentales para comprender su estructura y calidad. Estas preguntas incluyen:

¿Cuántas variables hay?
- Determina la cantidad total de variables presentes en el conjunto de datos.
¿De qué tipos son las variables?
- Identifica si las variables son categóricas, numéricas, de texto, etc.
¿Existen valores nulos?
- Verifica si hay datos faltantes dentro del conjunto de datos.
¿Qué proporción representan los valores nulos?
- Evalúa si los valores nulos son significativos en relación con el tamaño total del conjunto de datos.
- ¿Son muchos o pocos? Analiza si la cantidad de datos faltantes afecta el análisis general.
¿Cómo están distribuidos los valores nulos?
- Examina si los valores nulos provienen de una sola observación específica o si están distribuidos en diferentes partes del conjunto de datos, como ocurre, por ejemplo, con un grupo completo de observaciones (en este caso, todos los datos de pingüinos).

Objetivo de estas preguntas

Responder a estas preguntas iniciales te ayuda a formar una idea general sobre el estado de los datos. Esto es fundamental para decidir cómo proceder con el análisis y qué técnicas aplicar.

EXPLORACIÓN FUTURA DE LAS VARIABLES

En clases posteriores, aprenderás a analizar las variables desde diferentes perspectivas:

Análisis de una sola variable: Examinar las características individuales de cada variable.
Análisis de dos variables: Explorar relaciones entre pares de variables.
Análisis de múltiples variables: Estudiar interacciones más complejas entre varias variables.

Edwin Daniel Méndez Amaya

En pandas, los métodos isnull() e isna(), no tienen ninguna diferencia, ambos métodos hacen lo mismo, retornan un booleano que indica si algún valor es nulo.

Dennis Ricardo López Morell

Aquí mi repositorio de Git Hub 😺 de todo el curso:

Jose Potes

Hola, si no entendiste el grafico de 8:50. Este grafico busca demostrarte en que parte del dataset no se tiene informacion. en el eje Y, tienes las variables= columnas. si vas a la tabla original y buscas el rango por ejemplo de 1 a 8 vas a ver que hay de 1 a 8 una observacion = fila que no tiene informacion. entonces: vamos con un ejemplo. digamos que quieres saber a que se refiere la 4ta linea en el heatmap. entonces, identificas el numero: 176, ve a la tabla original y mira en el 176 a que observacion se refiere: aqui encontré la observacion(fila) preprocess_penguins_df.iloc[178] con iloc puedo buscar una fila en especifico species Gentoo island Biscoe bill_length_mm 44.5 bill_depth_mm 14.3 flipper_length_mm 216.0 body_mass_g 4100.0 sex NaN year 2007 Name: 178, dtype: object y segun el heat map: el numero 176(en el dataset 178). la informacion restante es SEX. y si, es cierto, mira que en el dataset lo que está en null es el sexo. si hubiera mas

es sin duda un hermoso grafico, un poquitico complejo para entender a primeras. pero dale, tu puedes variables en null pues entonces esa linea sería mas larga.

Ejercicio de validación de datos

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Progreso del curso

Introducción al análisis exploratorio de datos

Análisis univariado

Análisis bivariado

Análisis multivariado

Conclusiones

Ejercicio de validación de datos

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Validacion de Datos

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