¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para la transformación de datos en Python para garantizar la calidad e integridad de los datos?

2 Aplicación de convenciones de nomenclatura coherentes

Otra práctica recomendada para la transformación de datos en Python es aplicar convenciones de nomenclatura coherentes a sus variables, funciones y columnas. Las convenciones de nomenclatura son las reglas o estándares que se siguen al asignar nombres a los elementos de código, como el uso de letras minúsculas, guiones bajos o mayúsculas y minúsculas. La aplicación de convenciones de nomenclatura coherentes puede ayudarle a evitar confusiones, errores y conflictos al transformar datos en Python. Por ejemplo, si usa letras minúsculas y guiones bajos para sus variables y funciones, puede distinguirlos fácilmente de las palabras clave y módulos integrados en Python, como imprimir, lista o matemáticas. Del mismo modo, si utiliza nombres significativos y descriptivos para sus columnas, puede comprender fácilmente lo que representan y cómo se relacionan entre sí.

3 Control de valores faltantes y no válidos

Un desafío común al transformar datos en Python es cómo manejar los valores faltantes y no válidos. Los valores que faltan no están presentes en los datos, como Ninguno, NaN o espacios en blanco, mientras que los valores no válidos están presentes pero no coinciden con el formato o tipo esperado. El manejo de estos valores es esencial para la calidad e integridad de los datos, ya que pueden afectar la precisión y confiabilidad de cualquier análisis, visualización o modelado. Hay varias formas de manejar los valores faltantes e inválidos en Python: soltarlos usando métodos pandas dropna o drop; reemplazándolos con otros valores como la media, la mediana, la moda, el cero o una constante; e imputarlos mediante técnicas estadísticas o de aprendizaje automático. Sin embargo, cada uno de estos enfoques tiene sus propios pros y contras. Eliminarlos es una forma simple y rápida de manejar los valores faltantes y no válidos, pero puede resultar en la pérdida de información valiosa. Reemplazarlos es más flexible, pero puede introducir sesgo. Imputarlos es más avanzado, pero requiere más recursos computacionales y suposiciones.

4 Validación y prueba de sus datos

La práctica recomendada final para la transformación de datos en Python es validar y probar los datos antes de continuar con los siguientes pasos de su proyecto de análisis de datos. Validar y probar sus datos puede ayudarlo a garantizar la calidad y la integridad, así como a identificar y corregir cualquier error o anomalía que pueda haber ocurrido. Hay diferentes formas de validar y probar sus datos, como usar instrucciones assert para verificar condiciones básicas, usar métodos pandas para inspeccionar y verificar sus datos, o usar el marco pytest para escribir y ejecutar pruebas unitarias. Con las instrucciones assert, se utiliza la palabra clave assert para comprobar si una condición es true o false. Métodos de pandas como info, describir, cabeza, cola, valor_Los recuentos, únicos, isna o duplicados pueden proporcionar información útil sobre sus datos. Pytest es un potente marco para escribir y ejecutar pruebas unitarias que admite muchas funciones y complementos.

5 Esto es lo que más debe considerar

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