🎯 Objetivo:
Entender la importancia de limpiar y transformar datos antes de analizarlos, y aprender técnicas comunes para hacerlo.
🌟 ¿Por qué limpiar y transformar datos?
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Los datos reales suelen tener errores, valores faltantes o inconsistentes.
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Datos limpios y bien estructurados garantizan análisis más confiables y precisos.
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La transformación adapta los datos para que los modelos de análisis o machine learning los puedan usar.
🧹 Pasos comunes de limpieza
| Acción | Descripción | Ejemplo práctico |
|---|---|---|
| Eliminar duplicados | Remover registros repetidos | df.drop_duplicates() en pandas |
| Manejar valores nulos | Completar, eliminar o imputar datos faltantes | df.fillna(0) o eliminación |
| Corregir tipos de datos | Convertir columnas al tipo correcto (fecha, numérico) | df['fecha'] = pd.to_datetime(df['fecha']) |
| Detectar outliers | Identificar y tratar valores fuera de rango | Usar estadísticas o boxplots |
🔄 Técnicas de transformación
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Normalización y estandarización: ajustar escala de variables numéricas.
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Creación de variables nuevas: por ejemplo, extraer año o mes de una fecha.
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Codificación de variables categóricas: convertir texto en números (one-hot encoding).
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Agrupación y resumen: resumir datos con agregaciones (sumas, promedios).
⚙️ Ejemplo práctico con pandas
📝 Actividad práctica
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Consigue un dataset con datos faltantes o inconsistentes.
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Realiza limpieza básica: elimina duplicados, maneja nulos y corrige tipos.
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Aplica al menos una transformación (normalización, creación de variables, codificación).
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Explica cómo mejoraste el dataset para análisis.
✅ Revisión rápida
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¿Por qué es importante manejar valores nulos?
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¿Qué hace
pd.get_dummies()en pandas? -
¿Qué es un outlier y por qué puede ser un problema?