Guía Completa de Python para Análisis de Datos

Python se ha convertido en la herramienta preferida para científicos de datos analistas. Su sintaxis simple y rico ecosistema de librerías lo hacen ideal para procesar grandes volúmenes de información.

Configuración del Entorno

Comienza instalando las librerías esenciales:

pip install pandas numpy matplotlib seaborn jupyter

Manipulación de Datos con Pandas

Pandas ofrece estructuras de datos como DataFrames que facilitan la manipulación de datos tabulados:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('datos.csv')
df.head()

Visualización de Datos

Las librerías Matplotlib y Seaborn permiten crear gráficos informativos:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.histplot(df['columna'])
plt.show()

Análisis Exploratorio

Utiliza métodos estadísticos básicos para entender tus datos:

df.describe()
df.corr()

Machine Learning con Scikit-learn

Implementa modelos predictivos con facilidad:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

Conclusión

Dominar Python para análisis de datos abre infinitas posibilidades en el campo de la ciencia de datos. Continúa practicando con proyectos reales para consolidar tus conocimientos.