Skip to content

Latest commit

 

History

History
29 lines (20 loc) · 1.91 KB

Readme.md

File metadata and controls

29 lines (20 loc) · 1.91 KB
Raw

Nombre del Postwork: Limpieza de datos y agregaciones

OBJETIVO

  • Limpiar nuestro dataset de NaNs.
  • Reindexar si es necesario
  • Renombrar columnas si es necesario
  • Experimentar la aplicación de agregaciones para explorar nuestro dataset

REQUISITOS

  • Tener un dataset, haberlo leído usando pandas y haber realizado una primer exploración básica.
  • Tener un problema/curiosidad/hipótesis en mente que quieras responder con este dataset.
  • Tener una serie de preguntas que creas que te pueden ayudar a responder esa hipótesis.

DESARROLLO

Ya que tenemos nuestro dataset en un DataFrame y que hemos realizado una primera exploración, ha llegado la hora de hacer un poco de limpieza. Limpiar tu DataFrame es sumamente importante para poder utilizarlo después de manera cómoda y apropiada. También vamos a explorar nuestro dataset usando agregaciones para ver si podemos empezar a responder algunas de las preguntas que nos hemos planteado. Los pasos que debes de seguir son los siguientes:

  1. Explora tu dataset con el fin de encontrar los NaNs que contiene. Piensa en la distribución de NaNs por columna y por fila.
  2. Piensa cuáles son los procedimientos que puedes aplicar a tus NaNs. ¿Tenemos que eliminar las filas/columnas que tienen esos NaNs? ¿O podríamos rellenar esos NaNs con algún valor de manera que podamos retener esas filas/columnas?
  3. Limpia tu dataset de manera que no quede ningún NaN.
  4. Reindexa tu dataset si lo consideras necesario.
  5. Renombra tus columnas si lo consideras necesario.
  6. Prueba aplicar agregaciones a tu DataFrame para ver si puedes empezar a responder algunas de las preguntas que te planteaste anteriormente. Aquí tienes una lista de algunas de las funciones que puedes utilizar para agregar/reducir tu dataset:

Si tienes cualquier duda, ¡pregúntale a tu experta!