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Funciones para cargar, limpiar, visualizar y analizar datos CSV, con pandas y regresión lineal, además de imprimir un mensaje en la consola. Incluye un bloque que carga, limpia, visualiza, analiza y muestra un mensaje en la consola.

Analisis de datos con python

Descripción del codigo

Este código en Python contiene funciones que permiten cargar, limpiar, visualizar y analizar datos utilizando la librería Pandas y la técnica de regresión lineal de la librería Scikit-Learn.

Funciones

cargar_datos(file_csv: str) -> pd.DataFrame

La función cargar_datos recibe como argumento la ruta de un archivo CSV, utiliza la librería Pandas para leer el archivo y devuelve un objeto DataFrame que contiene los datos.

visualizar_datos(datos_limpios: pd.DataFrame) -> None

La función visualizar_datos recibe como argumento un objeto DataFrame con los datos limpios y muestra un histograma de la columna "Country".

analizar_datos(datos: pd.DataFrame, columna_x: List[str], columna_y: str) -> LinearRegression

La función analizar_datos recibe como argumento un objeto DataFrame con los datos, una lista con el nombre de la columna x y el nombre de la columna y. Crea un objeto LinearRegression, define los valores x e y para entrenar el modelo y devuelve el modelo entrenado.

comunicado(texto: str) -> None

La función comunicado recibe un mensaje de texto y lo imprime en la consola.

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Uso

Para usar este código, es necesario tener instaladas las librerías Pandas, Matplotlib y Scikit-Learn.

• pandas as pd: Importa la biblioteca pandas y se le asigna el alias "pd". Se utiliza para trabajar con datos estructurados y tabulares.

• matplotlib.pyplot as plt: Importa la subbiblioteca pyplot de la biblioteca matplotlib y se le asigna el alias "plt". Se utiliza para crear visualizaciones y gráficos a partir de los datos.

• from sklearn.linear_model import LinearRegression: Importa la clase LinearRegression del submódulo linear_model de la biblioteca scikit-learn (también conocida como sklearn). Se utiliza para construir modelos de regresión lineal.

Estas importaciones son necesarias para que el código pueda utilizar las funciones y clases de estas bibliotecas en las diferentes funciones que se han definido.

Una vez instaladas las librerías, se pueden llamar las funciones en el siguiente orden:

1. cargar_datos: cargar los datos desde un archivo CSV.
2. limpiar_datos: limpiar los datos.
3. visualizar_datos: visualizar los datos limpios.
4. analizar_datos: realizar el análisis de datos con regresión lineal.
5. comunicado: imprimir un mensaje en la consola.