¿Qué Es El Data Wrangling?

El data wrangling, también conocido como manipulación de datos, es un proceso fundamental en el ámbito de la ciencia de datos. Consiste en transformar y mapear datos desde su forma cruda a un formato más estructurado y accesible para el análisis. Dado el crecimiento exponencial en la cantidad de datos generados por organizaciones, contar con herramientas como Pandas, SQL, Apache Spark y técnicas como la normalización, imputación de valores faltantes y eliminación de duplicados es clave para preparar datos de calidad y facilitar la toma de decisiones informadas.

Contenidos

• Explicación
  • Importancia
• Casos de Uso
  • Ejemplo Práctico: Limpieza & Combinación De Datos
• Problemas Comunes
  • Mejores Prácticas
• Conclusión

Explicación

El data wrangling es el proceso de limpieza, organización y transformación de datos sin procesar en un formato utilizable y consistente. Antes de cualquier análisis o visualización, los datos suelen estar desordenados, incompletos o con inconsistencias, por lo que este proceso es indispensable en cualquier flujo de trabajo de ciencia de datos.

El proceso involucra diversas técnicas, como la corrección de errores, eliminación de duplicados, manejo de valores faltantes, conversión de formatos y combinación de datos provenientes de múltiples fuentes. En contextos de big data, se requieren herramientas escalables y procesamiento distribuido para manejar grandes volúmenes de información con eficiencia.

Importancia

El data wrangling permite que los analistas y científicos de datos trabajen con información de alta calidad. Por ejemplo, en el análisis de ventas, los registros de transacciones pueden contener errores como fechas incorrectas o valores en distintas monedas. Mediante técnicas de limpieza y estandarización, estos problemas pueden corregirse, asegurando datos precisos para evaluar el rendimiento comercial.

Los datos sin procesar suelen presentar errores y inconsistencias que dificultan su interpretación. Un proceso estructurado de limpieza y transformación garantiza que los datos sean precisos, consistentes y confiables, lo que permite obtener insights valiosos. Además, facilita la integración de datos de diversas fuentes, mejorando la generación de informes y visualizaciones. También desempeña un papel clave en el análisis exploratorio de datos, permitiendo identificar patrones, correlaciones y anomalías antes de la modelización.

Casos de Uso

El data wrangling es ampliamente utilizado en diversas áreas:

• Ciencia de datos: facilita la preparación de datos para la modelización y el aprendizaje automático, asegurando que los modelos se entrenen con datos limpios y estructurados.
• Negocios y finanzas: permite analizar registros de ventas, bases de datos de clientes y datos financieros para optimizar la toma de decisiones.
• Marketing: ayuda a segmentar clientes, analizar patrones de compra y predecir tendencias de mercado a partir de datos desestructurados.
• Salud: facilita el procesamiento de datos de historias clínicas electrónicas, asegurando su integridad y estandarización.
• Gobierno: permite la integración de datos de diversas agencias para optimizar políticas y programas públicos.

Ejemplo Práctico: Limpieza & Combinación De Datos

Antes de comenzar con el código, es importante entender qué se busca lograr. El objetivo es demostrar cómo se pueden limpiar, estructurar y enriquecer datos provenientes de diferentes fuentes para su posterior análisis.

Se trabajará con dos datasets:

1. Pedidos de clientes, que contiene información sobre productos comprados, cantidad y precio.
2. Datos demográficos de los clientes, que incluye nombre, edad, género y código postal.

Para procesarlos, se aplicarán las siguientes técnicas de data wrangling:

• Combinación de los datasets: se unen ambos conjuntos de datos mediante la columna cliente_id para obtener una vista completa del comportamiento de compra.
• Estandarización de nombres de columnas: se convierten a minúsculas y sin espacios para evitar inconsistencias.
• Eliminación de valores duplicados y nulos: se asegura que los datos sean únicos y completos.
• Generación de nuevas columnas: se calcula el precio total de cada pedido (cantidad * precio) y se agrupan las edades en rangos etarios para segmentar clientes.
• Normalización de valores categóricos: se homogenizan valores en las columnas de género y producto.

import pandas as pd
import numpy as np

# Cargamos los datos desde los enlaces externos
def cargar_datos():
    url_pedidos = "https://forodatos.com/multimedia/datos/pedidos_clientes.csv"
    url_demograficas = "https://forodatos.com/multimedia/datos/demograficas_pedidos.csv"
    return pd.read_csv(url_pedidos), pd.read_csv(url_demograficas)

# Estandarizamos los nombres de columnas
def limpiar_columnas(df):
    return df.rename(columns=lambda x: x.lower().strip())

# Eliminamos duplicados y valores nulos
def limpiar_datos(df):
    return df.drop_duplicates().dropna()

# Agregamos la columna derivada (precio total)
def calcular_precio_total(df):
    df['precio_total'] = df['cantidad'] * df['precio']
    return df

# Normalizamos las edades en grupos etarios
def agrupar_edades(df):
    bins = [0, 18, 30, 45, 60, 100]
    labels = ['<18', '18-30', '30-45', '45-60', '60+']
    df['grupo_edad'] = pd.cut(df['edad'], bins=bins, labels=labels, right=False)
    return df

# Normalizamos los valores categóricos
def normalizar_categorias(df, columnas):
    for col in columnas:
        df[col] = df[col].astype(str).str.lower().str.strip()
    return df

# Limpiamos y combinamos los datos
df_pedidos, df_demograficas = cargar_datos()

df_pedidos = limpiar_columnas(df_pedidos)
df_demograficas = limpiar_columnas(df_demograficas)

df_pedidos = limpiar_datos(df_pedidos)
df_demograficas = limpiar_datos(df_demograficas)

df_pedidos = calcular_precio_total(df_pedidos)
df_demograficas = agrupar_edades(df_demograficas)

# Renombramos la clave de unión para evitar problemas
df_pedidos.rename(columns={'id_cliente': 'cliente_id'}, inplace=True)
df_demograficas.rename(columns={'id_cliente': 'cliente_id'}, inplace=True)

# Unimos los datasets
df_completo = df_pedidos.merge(df_demograficas, on='cliente_id', how='left')

# Normalizamos el texto en variables categóricas
df_completo = normalizar_categorias(df_completo, ['sexo', 'producto'])

# Mostramos una vista previa
print(df_completo.head())

# Guardamos el dataset limpio en un archivo CSV
df_completo.to_csv("datos_wrangled.csv", index=False)

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id_pedido
cliente_id
producto
cantidad
precio
precio_total
nombre
edad
sexo
código-postal
grupo_edad
    
    
1
101
mesa
1
100
100
Juan García
35
h
90210
30-45
    
2
102
silla
2
50
100
Ainhoa Martinez
28
m
12345
18-30
    
3
103
cámara
1
20
20
Ernesto Yatra
31
h
67890
30-45
    
4
104
lámpara
3
80
240
José Antonio Ceballos
29
m
10101
18-30
    
5
105
alfombra
1
500
500
Tomás Bordillo
33
m
54321
30-45
    
6
106
escritorio
1
250
250
Lucía Fernández
45
m
87654
45-60
    
7
107
monitor
2
150
300
Antonio Rojas
50
h
23456
45-60

Problemas Comunes

Uno de los principales desafíos en data wrangling es la presencia de valores nulos en los datos. En el ejemplo práctico, los registros de clientes pueden contener datos faltantes en columnas como ‘edad’ o ‘código postal’. Para solucionar esto, se pueden aplicar técnicas como la imputación de valores faltantes mediante la media o mediana en datos numéricos, o la moda en datos categóricos. Otra opción es eliminar filas o columnas con un alto porcentaje de valores nulos si su impacto en el análisis es mínimo.

Otro problema común es la inconsistencia en valores categóricos. Por ejemplo, nombres de productos o etiquetas de género pueden aparecer con variaciones en su formato. La función normalizar_categorias(df, columnas) en el código de ejemplo estandariza estos valores convirtiéndolos a minúsculas y eliminando espacios innecesarios.

Además, la duplicación de datos puede generar distorsiones en el análisis. Para evitarlo, se emplea la función limpiar_datos(df), que elimina registros duplicados y asegura que los datos sean únicos y consistentes.

Mejores Prácticas

• Automatización del proceso: implementar scripts y flujos de trabajo automáticos para minimizar errores manuales y mejorar la eficiencia.
• Validación de datos: utilizar reglas y restricciones para detectar valores atípicos o inconsistentes antes del análisis.
• Documentación y reproducibilidad: mantener registros detallados de las transformaciones realizadas para garantizar que los procesos sean repetibles y auditables.
• Uso de herramientas especializadas: adoptar soluciones como Pandas, SQL y Apache Spark para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
• Monitoreo continuo: implementar controles de calidad para verificar la consistencia de los datos a lo largo del tiempo.

Conclusión

El data wrangling transforma datos crudos en información estructurada y de valor. Su correcta aplicación mejora la calidad del análisis y facilita la integración de fuentes diversas. Optimizando procesos y permitiendo tomar decisiones más precisas en cualquier contexto empresarial.