POST 3. GENERANDO DATASET MEDIANTE PYTHON

 

POST 3. GENERANDO DATASET MEDIANTE PYTHON

 

Introducción a Python en el Análisis de Datos

 

- El Rol de Python en el Análisis de Datos:

  - Python se ha convertido en un lenguaje de programación líder para el análisis de datos debido a su simplicidad, flexibilidad y la amplia disponibilidad de bibliotecas de análisis de datos.

  - Su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y realizar complejas operaciones de procesamiento de datos lo hace ideal para la creación de datasets.

Utilizando Python para Crear Datasets

- Bibliotecas Clave en Python para Datos:

  - Pandas: Una biblioteca poderosa para la manipulación y el análisis de datos.

  - NumPy: Utilizada para cálculos matemáticos y operaciones con arrays.

  - Matplotlib y Seaborn: Para visualización de datos.

 

- Creación de un Dataset desde Cero:

  - Ejemplo Práctico:

    - Generar un dataset utilizando Python, EN LA PRODUCCION DE SEMILLA DE PAPA

    - Incluir código y explicaciones paso a paso para demostrar cómo se puede generar un dataset.

- Importando y Exportando Datos:

  - Leer Datos: Uso de Python para leer datos desde diferentes formatos como CSV, Excel y bases de datos.

  - Guardar Datos: Demostrar cómo exportar el dataset creado a diferentes formatos.

 Caso Práctico: Creando un Dataset de PRODUCCION DE SEMILLA DE PAPA

- Ejemplo con Código:

 

import pandas as pd

import random

 

# Definir los países y años para el dataset

paises = ["Estados Unidos", "Perú", "India", "China", "Rusia", "Alemania"]

anios = [2018, 2019, 2020, 2021, 2022]

 

# Crear una lista vacía para almacenar los datos

datos = []

 

# Generar datos ficticios

for pais in paises:

    for anio in anios:

        # Generar un volumen de producción aleatorio entre 1000 y 10000 toneladas

        produccion = random.randint(1000, 10000)

        datos.append([pais, anio, produccion])

 

# Crear un DataFrame de Pandas

df = pd.DataFrame(datos, columns=["País", "Año", "Volumen de Producción (Toneladas)"])

 

# Mostrar los primeros registros del DataFrame

print(df.head())

 

# Opcional: Guardar el DataFrame en un archivo CSV

df.to_csv("produccion_semilla_papa.csv", index=False)

 

  - Presentar un script de Python que genere un dataset de PRODUCCION DE SEMILLA DE PAPA EN EL MUNDO:.

  - Explicar cada línea de código y cómo contribuye a la creación del dataset.

  - Mostrar cómo el dataset puede ser exportado a un archivo CSV para su uso en otras aplicaciones o herramientas de análisis de datos.

 

Conclusión

 

- El Poder de Python en la Creación de Datasets:

  - Resaltar cómo Python facilita la creación de datasets robustos y personalizados.

  - Enfatizar la importancia de la habilidad de manipulación de datos en Python para cualquier analista de datos o científico de datos.

 

- Recursos para Aprender Más:

  - Proporcionar enlaces a recursos para profundizar en Python, Pandas y otras bibliotecas relevantes.

Utilizando google colap, se generó las siguientes gráficas:

https://colab.research.google.com/drive/1ChNxmsE18GnbmETaVLXDzVSZIUpe1hE-?usp=sharing