El análisis de datos ha emergido como una herramienta indispensable en una amplia gama de campos, desde la investigación científica hasta la toma de decisiones empresariales. Python, con su rico ecosistema de bibliotecas especializadas, se ha convertido en el lenguaje preferido para el análisis de datos debido a su flexibilidad y facilidad de uso. En este artículo, exploraremos el proceso completo de análisis de datos con Python, desde la adquisición de datos hasta la visualización de resultados. Adquisición de Datos El primer paso en cualquier proyecto de análisis de datos es obtener los datos relevantes. Python ofrece diversas herramientas para este propósito, desde la descarga de datos de la web hasta la lectura de archivos locales. Las bibliotecas como pandas , requests y beautifulsoup son fundamentales en esta etapa. Por ejemplo, para cargar datos desde un archivo CSV, podemos usar: Mientras que para obtener datos de una API web: En la salida tendríamos algo como esto: Limpieza
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