18.1 Limpieza de datos en Python y SQL

Bienvenido al Capítulo 18, donde nos centraremos en el importante tema del Análisis de Datos utilizando Python y SQL. El Análisis de Datos es un proceso crítico en el campo de la ciencia de datos e incluye tareas como limpieza de datos, transformación de datos y visualización de datos. El objetivo principal del análisis de datos es extraer conocimientos útiles de los datos que pueden llevar a una mejor toma de decisiones.

SQL es un lenguaje poderoso para administrar y manipular datos estructurados, y cuando se combina con Python, uno de los lenguajes de programación más populares para el análisis de datos, podemos realizar tareas de análisis de datos complejas de manera más efectiva y eficiente.

En este capítulo, cubriremos los siguientes temas:

Limpieza de datos en Python y SQL
Transformación de datos
Visualización de datos utilizando bibliotecas de Python y SQL
Análisis Exploratorio de Datos utilizando Python y SQL
Ejercicios prácticos para consolidar nuestra comprensión

Ahora comencemos con el primer tema: 18.1 Limpieza de datos en Python y SQL.

La limpieza de datos es el proceso de preparar datos para su análisis mediante la eliminación o modificación de datos que sean incorrectos, incompletos, irrelevantes, duplicados o estén mal formateados. Este es un paso crítico en el proceso de análisis de datos porque los resultados de su análisis son tan buenos como la calidad de sus datos.

Python y SQL tienen fortalezas únicas que se pueden utilizar en diferentes etapas del proceso de limpieza de datos. Veamos algunos ejemplos de cómo estas dos herramientas poderosas pueden ser utilizadas para limpiar datos.

En primer lugar, recuperaremos algunos datos de una base de datos SQL y los cargaremos en un DataFrame utilizando la biblioteca pandas de Python. Ten en cuenta que en estos ejemplos, estaremos utilizando la base de datos SQLite. Sin embargo, los mismos principios se aplican a otras bases de datos a las que se puede acceder a través de Python, como MySQL y PostgreSQL.

Ejemplo:

import sqlite3
import pandas as pd

# Connect to the SQLite database
conn = sqlite3.connect('database.db')

# Write a SQL query to fetch some data
query = "SELECT * FROM sales"

# Use pandas read_sql_query function to fetch data and store it in a DataFrame
df = pd.read_sql_query(query, conn)

# Close the connection
conn.close()

# Print the DataFrame
print(df.head())

En estos datos, es posible que te encuentres con varias tareas comunes de limpieza de datos. Veamos algunas de ellas y cómo abordarlas en Python:

Eliminar duplicados: En el análisis de datos, los duplicados a veces pueden ser un problema ya que pueden sesgar los resultados y dificultar la obtención de conclusiones precisas. Afortunadamente, la biblioteca pandas de Python ofrece una forma práctica de superar este desafío con el uso de su función drop_duplicates(). Esta función te permite identificar y eliminar fácilmente cualquier fila duplicada que pueda estar presente en tus datos, asegurando así que tu análisis se base en datos precisos y confiables. Al utilizar esta función, puedes estar seguro de que tus resultados son confiables y que cualquier idea que obtengas de tu análisis será útil e informativa.

# Drop duplicate rows
df = df.drop_duplicates()

# Print the DataFrame
print(df.head())

Manejo de datos faltantes: En el caso de que algunas celdas de tu DataFrame estén vacías o llenas de valores NULL, hay varias cosas que puedes hacer para lidiar con ellos. Por ejemplo, podrías optar por eliminar toda la fila o columna que contenga estos valores faltantes, o podrías reemplazarlos con otro valor, como la media o la mediana de los valores circundantes. Otra opción podría ser utilizar técnicas de imputación para completar los datos faltantes. También hay varias razones por las que tus datos podrían estar faltantes, incluidos errores en la recopilación de datos, o en ciertos casos, los valores NULL podrían ser una parte válida de tu conjunto de datos, representando la ausencia de datos. Es importante considerar cuidadosamente el mejor enfoque para manejar los datos faltantes en tu conjunto de datos particular, ya que el método que elijas puede tener un impacto significativo en los resultados de tu análisis.

# Check for NULL values in the DataFrame
print(df.isnull().sum())

Esto te dará el conteo total de valores nulos en cada columna. Dependiendo de tu contexto específico, podrías decidir eliminar, reemplazar o dejar los valores nulos en tu conjunto de datos.

Para eliminar los valores nulos, puedes usar la función dropna().

# Remove all rows with at least one NULL value
df = df.dropna()

Sin embargo, este podría no ser el mejor enfoque en todos los casos, ya que podrías terminar perdiendo una gran cantidad de tus datos. Un enfoque alternativo es llenar los valores nulos con un valor específico, como la media o la mediana de los datos. Esto se puede hacer usando la función fillna().

# Replace all NULL values in the 'age' column with its mean
df['age'] = df['age'].fillna(df['age'].mean())

Conversión de tipo de datos: Es crucial que tus datos estén en el formato correcto para el análisis. Esto significa que debes asegurarte de que tus datos no solo sean precisos, sino también consistentes y actualizados. Para garantizar que tus datos estén en el formato correcto, debes asegurarte de que tus datos estén limpios y organizados correctamente, con el tipo de datos correcto para cada campo. Si tus datos no están en el formato correcto, es posible que encuentres errores y problemas con tu análisis. Por ejemplo, una fecha debe estar en formato DateTime, y un número debe ser un entero o un flotante. Al garantizar que tus datos estén en el formato correcto, puedes tener la seguridad de que tu análisis será preciso y confiable.

# Convert the 'age' column to integer
df['age'] = df['age'].astype(int)

# Print the DataFrame
print(df.head())

Al utilizar Python y SQL juntos, podemos limpiar eficazmente los datos y prepararlos para un análisis más profundo. La clave está en comprender las fortalezas de cada herramienta y utilizarlas al máximo en tu proceso de limpieza de datos.

En las próximas secciones, profundizaremos en transformaciones de datos más complejas y cómo visualizar y realizar análisis exploratorio de datos utilizando Python y SQL. Pero primero, es tu turno de practicar algunos de los conceptos que hemos aprendido en esta sección.