Creación de DataFrames con Pandas en Python

Procesos de Limpieza de Datos en Pandas

En el mundo del análisis de datos, la calidad de los datos es tan importante como el análisis mismo. Los datos crudos a menudo contienen errores, valores faltantes o inconsistencias que pueden afectar la precisión de los resultados.

Aquí es donde entra en juego Pandas, una biblioteca de Python ampliamente utilizada para la manipulación y análisis de datos. Pandas nos proporciona un conjunto robusto de herramientas para limpiar y preparar datos, asegurando que estén en el mejor estado posible para el análisis, tales como:

1. Lectura de Datos: Utilizando pd.read_csv() para importar datos desde un archivo CSV.
2. Conversión de Tipos de Datos: Convertir columnas, como fechas, a tipos de datos más adecuados.
3. Eliminación de Filas o Columnas: Retirar filas o columnas innecesarias.
4. Imputación de Datos Faltantes: Rellenar valores faltantes con la media, mediana, o un valor constante.
5. Eliminación de Duplicados: Asegurar la integridad de los datos eliminando duplicados.
6. Filtrado de Datos: Enfocar el análisis en subconjuntos específicos de datos.
7. Creación de Nuevas Columnas: Generar columnas derivadas para facilitar el análisis.

El proceso de limpieza de datos es crucial en el análisis, y Pandas nos ofrece herramientas para facilitar esa tarea. Pandas permite a los analistas transformar datos desordenados en conjuntos de datos limpios y estructurados.

Dominar las técnicas de limpieza de datos en Pandas es esencial para cualquier profesional que busque extraer valor significativo de sus datos.