Descripción
En este ejercicio, deberás realizar un análisis exploratorio y visualización de datos utilizando el famoso conjunto de datos Iris. Usarás pandas para cargar los datos y matplotlib para generar gráficos que te permitan explorar patrones y relaciones entre las variables del conjunto de datos. Este proyecto te ayudará a desarrollar tus habilidades en análisis de datos y visualización en Python.
1.- Configurar el entorno de trabajo:
- Abre Visual Studio Code y crea un proyecto nuevo.
- Importa las bibliotecas necesarias como:
pandas
,matplotlib
, etc. Ya están instaladas por lo que no necesitas instalarlas. - Crea un nuevo archivo
data_analysis.ipynb
donde desarrollarás el proyecto.
2.- Carga y exploración inicial del conjunto de datos:
- Importa el archivo
dataset.csv
utilizando pandas. - Dado que estás trabajando en Visual Studio Code en un entorno web, es necesario utilizar rutas absolutas para cargar los archivos. Asegúrate de que la ruta absoluta a tu archivo de datos sea correcta, tal como se muestra en el siguiente ejemplo:
/workspace/dataset.csv
- Realiza una vista rápida de los datos con métodos como
.head()
,.info()
, y.describe()
para familiarizarte con la estructura del dataset y su contenido. - Asegúrate de que el conjunto de datos no tiene valores nulos o inconsistencias.
3.- Análisis exploratorio de los datos:
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- Calcula las estadísticas descriptivas (media, mediana, desviación estándar, etc.) de cada variable presente en el conjunto de datos.
- Divide el análisis por categorías, como las especies de flores (
setosa
,versicolor
,virginica
) y las características como el largo y ancho de sépalo y pétalo.
4.-Visualización de datos:
- Utiliza matplotlib para crear gráficos que representen las relaciones entre las características del conjunto de datos. Los gráficos requeridos son:
- Histograma: Mostrar la distribución del largo del pétalo (
petal_length
). - Diagrama de dispersión (scatter plot): Mostrar la relación entre largo del pétalo (
petal_length
) y ancho del pétalo (petal_width
). - Gráfico de líneas: Representar la tendencia del largo del sépalo (
sepal_length
) por cada clase de flor. - Box plot: Visualizar la distribución del ancho del pétalo (
petal_width
) por clase de flor (Iris-setosa
,Iris-versicolor
,Iris-virginica
).
- Histograma: Mostrar la distribución del largo del pétalo (
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