¿Cómo verificas tu código de limpieza de datos?

1 Usar pruebas unitarias

Las pruebas unitarias son pequeños fragmentos de código que comprueban si una función u operación específica funciona según lo previsto. Pueden ayudarlo a detectar errores, errores tipográficos y lógicos en su código de limpieza de datos. Por ejemplo, puede utilizar una prueba unitaria para comprobar que una función que quita los valores que faltan de una columna no afecta a otras columnas o filas. Puede usar marcos como pytest o unittest para escribir y ejecutar pruebas unitarias en Python.

2 Comparar estadísticas resumidas

Las estadísticas de resumen son medidas numéricas que describen las características principales de un conjunto de datos, como la media, la mediana, la desviación estándar, el mínimo, el máximo y el recuento. Pueden ayudarlo a verificar si su código de limpieza de datos ha alterado la distribución, la forma o el rango de sus datos de una manera inesperada. Por ejemplo, puede comparar las estadísticas de resumen de sus datos sin procesar y sus datos limpios para ver si hay cambios significativos en la media o la desviación estándar de una variable. Puede usar bibliotecas como pandas o numpy para calcular estadísticas de resumen en Python.

3 Visualiza tus datos

Visualizar sus datos es una forma poderosa de verificar su código de limpieza de datos y detectar anomalías, valores atípicos o patrones en sus datos. Puede usar diferentes tipos de gráficos, como histogramas, diagramas de caja, diagramas de dispersión o mapas de calor, para explorar los datos y ver cómo cambian después de aplicar el código de limpieza de datos. Por ejemplo, puede usar un histograma para verificar si su código de limpieza de datos ha creado lagunas o picos en la distribución de frecuencia de una variable. Puede usar bibliotecas como matplotlib o seaborn para crear visualizaciones en Python.

4 Usar datos de ejemplo

El uso de datos de muestra es una forma inteligente de comprobar el código de limpieza de datos y ahorrar tiempo y recursos. En lugar de ejecutar el código de limpieza de datos en todo el conjunto de datos, puede usar un subconjunto de datos más pequeño que represente las características principales y la variabilidad de los datos. De esta manera, puede probar su código de limpieza de datos de forma más rápida y fácil, e identificar cualquier problema o error antes de aplicarlo al conjunto de datos completo. Puede utilizar métodos como el muestreo aleatorio o el muestreo estratificado para crear datos de muestra en Python.

5 Revisa tu código

Revisar el código es una buena práctica para comprobar el código de limpieza de datos y mejorar su calidad y legibilidad. Puede revisar su código usted mismo o pedirle a un colega o compañero que lo revise por usted. Revisar el código puede ayudarle a encontrar y corregir cualquier error, incoherencia o redundancia en el código de limpieza de datos. También puede ayudarle a documentar su código y seguir los mejores estándares y convenciones de codificación. Puede usar herramientas como pylint o flake8 para verificar la calidad y el estilo de su código en Python.

6 Esto es lo que más debe considerar

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más le gustaría añadir?