DEMOSTRACIÓN EN PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS

 

DEMOSTRACIÓN EN PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS

OBJETIVO

Mostrar como aplicar técnicas y herramientas con Python, Pandas y Matplotlib (COLAB)

Prompt 

Interacción de prompt: https://chat.openai.com/share/f77ec0c8-7487-4c75-a45e-1ea14244e2f9

Por favor describe las características e instalación de librerías Pandas, Numpy y Matplotlib en colab google

¡Claro! En Google Colab, puedes trabajar con las bibliotecas Pandas, NumPy y Matplotlib para el análisis de datos, operaciones numéricas y visualización. Aquí te explico cómo instalarlas y algunas de sus características:

Pandas:

Pandas es una librería de análisis de datos que proporciona estructuras de datos y herramientas para trabajar con datos tabulares y series temporales. Algunas de sus características incluyen la manipulación de datos, limpieza, agregación, filtrado y un conjunto de herramientas de análisis poderosas.

Para instalar Pandas en Google Colab, generalmente no es necesario ya que viene preinstalado. Pero si necesitas asegurarte de tener la última versión, puedes ejecutar este comando en una celda:

```python

!pip install pandas

NumPy:

NumPy es una biblioteca fundamental para la computación numérica en Python. Ofrece matrices multidimensionales, funciones matemáticas avanzadas y operaciones de álgebra lineal. Es muy utilizada en el ámbito científico y de ingeniería.

Para instalar NumPy en Google Colab, de nuevo, generalmente no es necesario, pero puedes ejecutar este comando para asegurarte de tener la última versión:

```python

!pip install numpy

Matplotlib:

Matplotlib es una biblioteca de visualización que permite crear gráficos estáticos, interactivos y animados. Es útil para representar datos en diferentes tipos de gráficos como barras, líneas, dispersión, histogramas, entre otros.

Para instalar Matplotlib en Google Colab, puedes hacerlo con este comando:

python

!pip install matplotlib

Estos comandos deben ser ejecutados en celdas de código en tu cuaderno de Colab para instalar las bibliotecas. Una vez instaladas, puedes importarlas en tu código con las siguientes líneas:

```python

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

Esto te permitirá utilizar las funcionalidades proporcionadas por estas librerías en tu entorno de Google Colab para análisis de datos, manipulación, cálculos numéricos y visualización.

Ejemplo de creación de datos:

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# Crear un DataFrame con datos ficticios

data = {

    'Nombre': ['Juan', 'María', 'Pedro', 'Laura', 'Ana'],

    'Edad': [25, 30, 27, 35, 28],

    'Puntuación': [80, 90, 75, 85, 95]

}

df = pd.DataFrame(data)

# Mostrar los datos

print(df)

# Graficar la puntuación por edad

plt.bar(df['Edad'], df['Puntuación'])

plt.xlabel('Edad')

plt.ylabel('Puntuación')

plt.title('Puntuación por Edad')

plt.show()

Nombre Edad Puntuación 0 Juan 25 80 1 María 30 90 2 Pedro 27 75 3 Laura 35 85 4 Ana 28 95