Un flujo de limpieza confiable marca la diferencia entre datos ruidosos y resultados útiles. Aquí se construye una receta de limpieza de datos orientada a automatización: eliminar duplicados por título, borrar filas con valores faltantes y guardar un CSV limpio con un prefijo claro. Todo se orquesta desde la función main y se valida en consola con mensajes del logger.
¿Qué objetivos cubre la receta de limpieza de datos?
La receta parte de una base existente con soluciones de Tokenize Column y suma pasos para robustecer el proceso. Aunque el ejemplo usa datos de El Universal, el guion está pensado para cualquier dataset con las mismas características del scraper.
¿Qué hace remove duplicate entries con el título?
- Elimina entradas duplicadas tomando el título como referencia.
- Usa drop duplicates con subset igual al nombre de la columna.
- Conserva el primer registro con first y modifica in place.
- Registra con logger lo que sucede en cada paso.
¿Para qué sirve drop rows with missing values?
- Borra filas que no tienen valores con drop NA.
- Fortalece la automatización, aunque en el dataset de ejemplo no afecte.
- Informa al usuario qué filas se eliminan.
¿Cómo se integra todo en la función main?
- Se añaden las nuevas funciones a main en el orden correcto.
- Se asegura que los argumentos se pasen bien entre llamadas.
- Se prepara el cierre del flujo con el guardado en disco.
¿Cómo se implementan las funciones clave paso a paso?
La implementación se escribe después de la última función existente y se documenta con logger para claridad. Se aprovecha que trabajar con un DataFrame permite operaciones vectorizadas simples y legibles.
¿Cómo se aplica drop duplicates con subset y first?
- Se define la función: recibe el DataFrame y el nombre de la columna.
- Se ejecuta drop duplicates con subset igual a esa columna.
- Se mantiene el primer registro con first.
- Se aplica in place para modificar el objeto original.
¿Cómo funciona drop NA para filas sin valores?
- Se define una función para eliminar filas incompletas.
- Se usa drop NA sobre el DataFrame.
- Se registra el proceso con logger para trazabilidad.
¿Cómo se guarda el CSV con save data y to CSV?
- Se crea la función save data con parámetros: DataFrame y file name.
- Se genera un prefijo: se construye un clean file name con "clean_" + nombre original.
- Se guarda con to CSV usando el clean file name.
- Se informa al usuario la ruta final del archivo.
¿Cómo se depura y valida la receta en consola?
La validación en consola confirma que cada paso se ejecuta y revela errores comunes de nombres y parámetros. Corregirlos al vuelo fortalece la confiabilidad del script.
¿Qué errores comunes se corrigieron al ejecutar?
- Nombre de función inconsistente: drop rows with missing values vs. drop rows with missing data. Se unifica el nombre correcto.
- Llamada a save data sin pasar el DataFrame. Se agrega el primer parámetro.
- Falta el nombre de archivo en save data. Se añade como segundo parámetro para que sepa dónde guardar.
¿Cómo verificar el archivo limpio en el sistema de archivos?
- Ejecutar el script desde la consola y observar el logger.
- Comprobar que aparece un nuevo CSV con el prefijo "clean_".
- Validar que los pasos de la receta se reflejan en el archivo final.
- Probar con otro dataset compatible, como el del país, para confirmar portabilidad.
¿Te gustaría compartir cómo nombras tus funciones o qué prefijo usas para archivos limpios? Cuéntalo en los comentarios y enriquezcamos la receta entre todos.
