5.2 Análisis exploratorio de datos con Matplotlib y Seaborn: carga e inspección de datos iniciales
El análisis de datos exploratorios (AED) es un paso fundamental en el proceso de cualquier proyecto de Machine Learning y Deep Learning. Permite a los científicos de datos comprender mejor la estructura, los patrones y las posibles anomalías presentes en los datos. En este contexto, bibliotecas de visualización de datos como Matplotlib y Seaborn son herramientas esenciales para llevar a cabo esta tarea de manera efectiva. En esta sección, cubriremos el proceso de carga e inspección inicial de datos utilizando estas bibliotecas de Python.
Carga de datos
El primer paso en AED es cargar el conjunto de datos que se analizará. En Python, una de las bibliotecas más utilizadas para la manipulación de datos es Pandas, la cual ofrece funcionalidad para cargar datos de diversas fuentes, como archivos CSV, Excel, bases de datos SQL, entre otras. Consideremos que tenemos un archivo CSV que contiene nuestros datos de interés:
importar pandas como pd # Cargando el conjunto de datos df = pd.read_csv('ruta_a_su_archivo.csv') # Ver las primeras filas del DataFrame imprimir(df.head())
Con el método head(), podemos echar un vistazo rápido a las primeras filas de nuestro DataFrame, lo que nos da una idea inicial de la estructura de datos.
Inspección inicial de datos
Después de la carga, es importante realizar una inspección inicial para comprender las características básicas del conjunto de datos:
- Dimensiones: Verifique el número de filas y columnas usando
df.shape. - Tipos de datos: identifique los tipos de datos de cada columna con
df.dtypes. - Información general: obtenga un resumen con
df.info(), que muestra los tipos de datos y el recuento de valores no nulos. - Descripción estadística: utilice
df.describe()para obtener un resumen estadístico de columnas numéricas, como media, mediana, mínimo, máximo y cuartiles. - Valores únicos: Verifique el número de valores únicos en cada columna con
df.nunique(). - Valores faltantes: Identifique la presencia de valores faltantes con
df.isnull().sum().
Esta información básica es esencial para comenzar a comprender el conjunto de datos y planificar los siguientes pasos del análisis.
Visualización con Matplotlib y Seaborn
Con una comprensión inicial de los datos, podemos comenzar la visualización. Matplotlib es una biblioteca de trazado de bajo nivel que ofrece un gran control sobre los elementos gráficos, mientras que Seaborn está construido sobre Matplotlib y proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar trazados estadísticos más atractivos e informativos.
Una de las primeras visualizaciones que podemos hacer es un histograma, que nos ayuda a comprender la distribución de una variable numérica:
importar matplotlib.pyplot como plt importar seaborn como sns # Configurando el estilo de gráficos sns.set(estilo="red blanca") # Histograma con Matplotlib plt.hist(df['your_numeric_colun']) plt.title('Distribución de your_numeric_column') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') plt.mostrar() # Histograma con Seaborn sns.histplot(df['sua_coluna_numerica'], kde=True) plt.title('Distribución de your_numeric_column con KDE') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Densidad') plt.mostrar()
El parámetro kde en el histograma de Seaborn agrega una línea de estimación de densidad del núcleo, que es una forma de estimar la función de densidad de probabilidad de la variable.
Otras visualizaciones útiles incluyen:
- Gráficos de barras: para variables categóricas, que muestran la frecuencia o el promedio de una variable numérica por categoría.
- Gráficos de caja: para visualizar la distribución de una variable numérica e identificar valores atípicos.
- Gráficos de dispersión: para explorar la relación entre dos variables numéricas.
- Gráficos de correlación: Para evaluar la correlación entre variables numéricas.
- Gráficos de líneas: para datos de series temporales, que visualizan la tendencia de una o más variables a lo largo del tiempo.
Por ejemplo, para crear un diagrama de dispersión con Seaborn, podemos usar:
sns.scatterplot(x='variable_x', y='variable_y', datos=df) plt.title('Relación entre variable_x y variable_y') plt.xlabel('Variable X') plt.ylabel('Variable Y') plt.mostrar()
En resumen, el análisis de datos exploratorios es un componente crítico en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. La carga e inspección de datos iniciales proporciona una comprensión básica del conjunto de datos, mientras queLas visualizaciones con Matplotlib y Seaborn permiten un análisis más detallado e intuitivo de las características y relaciones presentes en los datos. Estos pasos son fundamentales para garantizar la calidad y la idoneidad de los datos antes de pasar al modelado y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático.
