Limpieza y preparación de datos deportivos con Pandas

Transformar datos brutos en conocimientos útiles es crucial para cualquier tipo de análisis. En este proceso, utilizar Python y la librería Pandas facilita organizar y preparar información, incluso cuando los datos iniciales son incompletos o poco claros. Explorar este camino permite identificar errores, duplicados, y convertir variables sin complicaciones, construyendo una base sólida lista para futuros análisis predictivos.

¿Por qué importar los datos usando Pandas?

La librería Pandas es una herramienta poderosa y eficiente para manipular grandes volúmenes de datos. Al realizar la importación, la función read_csv permite cargar archivos CSV, mientras que la función head ofrece una muestra inicial para confirmar que la información se haya cargado correctamente.

import pandas as pd

datos_ceballitas = pd.read_csv("partido_cebollitas.csv")
print(datos_ceballitas.head())

Este paso facilita una primera aproximación, permitiendo visualizar las cinco primeras filas del dataset más claramente.

¿Cómo detectar y tratar datos faltantes?

Al verificar la presencia de valores nulos, es posible determinar si los datos requieren acciones correctivas. Utilizando la combinación de métodos como isnull() y sum(), podemos afirmar si existe ausencia de información en alguna columna específica:

print(datos_ceballitas.isnull().sum())

Si aparecen datos faltantes, una técnica común es imputar valores promedio en lugar de eliminar registros, especialmente importante para no descartar información útil.

¿Cuándo y por qué codificar variables categóricas?

Para llevar a cabo modelos predictivos, los nombres de equipos deportivos, clasificados como variables categóricas, deben convertirse en formato numérico. La función get_dummies() transforma estas categorías en columnas binarias, utilizando unos y ceros para indicar la presencia o ausencia de una categoría específica:

datos_preparados = pd.get_dummies(datos_ceballitas, columns=["equipo_local", "equipo_visitante"])

Este método es claro y facilita la interpretación de datos por parte de algoritmos automáticos.

¿Vale la pena identificar y eliminar duplicados?

Los registros duplicados pueden distorsionar cualquier modelo predictivo. La función duplicated() es útil para detectar y remover duplicados automáticamente:

datos_preparados = datos_preparados.drop_duplicates()

Este paso asegura que la información contenida en el dataset sea única y no confunda al proceso de aprendizaje automático.

¿Cómo convertir columnas de fechas en un formato adecuado?

El análisis temporal de los datos requiere un formato adecuado de fechas. La función to_datetime() transforma cadenas en objetos de tiempo reconocibles por Python y Pandas, facilitando futuros análisis:

datos_ceballitas["fecha"] = pd.to_datetime(datos_ceballitas["fecha"], errors='coerce')

El parámetro errors='coerce' es útil para manejar fechas inválidas, marcándolas claramente para tomar acciones consistentes.

¿Qué información adicional revisamos al final?

Tras la limpieza y preparación, es recomendable obtener un resumen completo con el método info(), que incluye:

• Número y tipo de columnas.
• Presencia de datos nulos.
• Memoria utilizada por el dataset.

print(datos_preparados.info())

Al verificar que no queden valores faltantes y contabilizar columnas finales, se garantiza la calidad de los datos antes de iniciar cualquier análisis predictivo.

¡Comparte tu experiencia manejando datos con Pandas o cualquier duda sobre el proceso descrito!