Python en Ciencia de Datos

🎯 Objetivos del capítulo

• Explorar y analizar un conjunto de datos de Pokémon utilizando Python.
• Aprender técnicas básicas de exploración y visualización de datos.
• Comprender cómo aplicar análisis de datos para obtener información relevante.
• Desarrollar habilidades prácticas para visualizar datos de manera efectiva.

📊 Exploración y Visualización de Datos

Primero, importemos las bibliotecas necesarias y carguemos el conjunto de datos de Pokémon. Este ejercicio es excelente para practicar la manipulación de datos y la visualización con las bibliotecas pandas y matplotlib.

Cargar el Conjunto de Datos

Desafío:

El objetivo de este ejercicio es cargar un conjunto de datos de Pokémon desde una URL y mostrar las primeras filas para obtener una vista previa de los datos.

1. Importar bibliotecas: Usar pandas para manipulación de datos.
2. Cargar datos: Leer el conjunto de datos desde una URL.
3. Mostrar datos: Mostrar las primeras filas del conjunto de datos.

Descripción del Conjunto de Datos

Desafío:

El objetivo de este ejercicio es obtener una visión general de la estructura del conjunto de datos para comprender mejor el tipo y la cantidad de datos disponibles.

1. Descripción de la estructura del conjunto de datos: Usar info para obtener información sobre el tipo de datos y valores no nulos del conjunto de datos.

Estadísticas del Conjunto de Datos

Desafío:

El objetivo de este ejercicio es obtener una visión general de las estadísticas del conjunto de datos para comprender mejor la distribución de los valores.

1. Descripción estadística: Usar describe para obtener estadísticas básicas del conjunto de datos.

📈 Análisis y Visualización de Datos

Tipos de Pokémon

Desafío:

El objetivo de este ejercicio es contar cuántos Pokémon de cada tipo hay en el conjunto de datos y visualizar estos datos en un gráfico de barras.

1. Contar Pokémon por tipo: Usar value_counts para contar los Pokémon por tipo.
2. Crear gráfico de barras: Usar matplotlib para visualizar la cantidad de Pokémon por tipo.

Promedio de Estadísticas por Tipo

Desafío:

El objetivo de este ejercicio es calcular y visualizar el promedio de las estadísticas principales de los Pokémon agrupados por tipo en un gráfico de barras apiladas.

1. Calcular promedios: Usar groupby y mean para calcular el promedio de estadísticas por tipo.
2. Gráfico de barras apiladas: Usar plot para visualizar los promedios.

Estadísticas de Ataque y Defensa

Desafío:

El objetivo de este ejercicio es comparar las estadísticas de ataque y defensa de los Pokémon en un gráfico de dispersión.

1. Gráfico de dispersión: Usar scatter para visualizar la relación entre ataque y defensa.

📊 Tablas y Gráficos Interactivos

Tabla de Pokémon con Mayor Ataque

Desafío:

El objetivo de este ejercicio es mostrar los 10 Pokémon con la mayor estadística de ataque.

1. Top 10 en ataque: Usar nlargest para obtener los Pokémon con mayor ataque.
2. Mostrar tabla: Mostrar una tabla con los resultados.

Tabla de Pokémon con Mayor Defensa

Desafío:

El objetivo de este ejercicio es mostrar los 10 Pokémon con la mayor estadística de defensa.

1. Top 10 en defensa: Usar nlargest para obtener los Pokémon con mayor defensa.
2. Mostrar tabla: Mostrar una tabla con los resultados.