Cálculo y Visualización de Medidas de Dispersión en Python
Clase 11 de 25 • Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva
Resumen
¿Cómo calcular medidas de dispersión en Python?
La comprensión de las medidas de dispersión es clave para el análisis de datos. Este análisis no solo ayuda a resumir un conjunto de datos, sino que también permite identificar patrones y anomalías que pueden ser de gran valor. En esta clase, aprenderás a calcular estas medidas con Python, utilizando librerías de visualización y análisis de datos.
¿Cómo calcular la desviación estándar?
La desviación estándar es una medida que indica la cantidad de variación o dispersión de un conjunto de datos. En Python, calcularla es bastante sencillo con la librería Pandas.
import pandas as pd
# Suponiendo que el DataFrame 'df' ya ha sido importado
desviacion_estandar = df['Price'].std()
print(desviacion_estandar) # Salida aproximada: 6428.0
Esta fórmula muestra cómo encontrar la desviación estándar de la columna 'Price' en un DataFrame.
¿Cómo calcular el rango de una serie de datos?
El rango proporciona una medida rápida y sencilla de la extensión de los datos. Se calcula restando el valor mínimo del máximo.
rango = df['Price'].max() - df['Price'].min()
print(rango) # Salida aproximada: 50000
¿Cómo calcular cuartiles y percentiles?
Los cuartiles dividen los datos en cuatro partes iguales, mientras que los percentiles los dividen en cien. Puedes utilizar la función quantile de Pandas para obtener estos valores.
mediana = df['Price'].median()
q1 = df['Price'].quantile(0.25)
q3 = df['Price'].quantile(0.75)
print(mediana, q1, q3) # Salida: 4800, 2100, 8990
¿Cómo interpretar el rango intercuartil?
El rango intercuartil (IQR) es la diferencia entre el tercer cuartil (Q3) y el primer cuartil (Q1). Proporciona una medida de dispersión que excluye los valores extremos.
iqr = q3 - q1
print(iqr) # Salida: 6890
¿Cómo identificar outliers?
Los outliers pueden distorsionar los resultados del análisis. Usando el IQR, se pueden definir límites para identificar posibles datos anómalos.
min_limit = q1 - 1.5 * iqr
max_limit = q3 + 1.5 * iqr
print(min_limit, max_limit) # Salida: valores límite
¿Cómo visualizar la distribución de datos con Seaborn?
Visualizar tus datos puede proporcionar insights valiosos. En Python, el uso de la librería Seaborn permite generar gráficos como histogramas y diagramas de caja.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.histplot(df['Price'], kde=False)
plt.show()
sns.boxplot(x=df['Price'])
plt.show()
¿Cómo manejar variables categóricas?
El diagrama de caja es especialmente útil para visualizar la distribución de datos categóricos, permitiendo comparar varias categorías de un vistazo.
# Diagrama de caja para variables categóricas
sns.boxplot(x='EngineType', y='Price', data=df)
plt.show()
Este marco conceptual es crucial para aquellos interesados en análisis de datos y busca combinar cálculos numéricos con representaciones gráficas claras. Las herramientas y métodos presentados aquí son fundamentales para estudios estadísticos avanzados. ¡Continúa explorando y desarrollando tus habilidades!