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.
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.
La función visualizar_datos
recibe como argumento un objeto DataFrame con los datos limpios y muestra un histograma de la columna "Country".
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.
La función comunicado
recibe un mensaje de texto y lo imprime en la consola.
Para usar este código, es necesario tener instaladas las librerías Pandas, Matplotlib y Scikit-Learn.
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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:
- cargar_datos: cargar los datos desde un archivo CSV.
- limpiar_datos: limpiar los datos.
- visualizar_datos: visualizar los datos limpios.
- analizar_datos: realizar el análisis de datos con regresión lineal.
- comunicado: imprimir un mensaje en la consola.