Análisis de Datos Exploratorios con Python

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En esta sección, exploraremos varios métodos para ver si ciertas características  se pueden usar para predecir el precio del automóvil. Análisis de Datos Exploratorios con Python   ¿Cuáles son las principales características que tienen el mayor impacto en el precio del automóvil? Importando los datos import pandas as pd import numpy as np   Cargamos los datos y los guardamos en un dataframe path=’https://s3-api.us-geo.objectstorage.softlayer.net/cf-courses-data/CognitiveClass/DA0101EN/automobileEDA.csv’ df = pd.read_csv(path) df.head(11).transpose()     Análisis de patrones de características individuales mediante visualización Para instalar seaborn usamos  pip que es el administrador de paquetes de…

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Análisis y Disputa de Datos – Conceptos y ejemplos básicos en Python

Análisis y Disputas de Datos con Python   Data Wrangling / Disputa de Datos   ¿Cuál es el propósito de la disputa de datos? Data Wrangling es el proceso de convertir datos del formato inicial a un formato que puede ser mejor para el análisis. En el siguiente ejemplo. ¿Cuál es la tasa de consumo de combustible (L / 100k) para el automóvil diesel? Usaremos el “Automobile Data Set” del siguiente link: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/autos/imports-85.data Estaremos usando estos datos durante los siguientes posts. Importamos las librerias import pandas as pd import matplotlib.pylab…

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