“Análisis exploratorio de datos en Python utilizando el conjunto de datos de Ifood de Kaggle

El contenido presentado en este artículo está destinado únicamente para fines académicos. Las opiniones expresadas se basan en mi comprensión e investigación personal. Es importante tener en cuenta que el campo de los grandes datos y los lenguajes de programación discutidos, como Python, R, Power BI, Tableau y SQL, son dinámicos y están en constante evolución. Este artículo tiene como objetivo fomentar el aprendizaje, la exploración y la discusión dentro del campo en lugar de proporcionar respuestas definitivas. Se recomienda la discreción del lector.


Ifood Kaggle Dataset

Importando librerias que requerimos -Cargando Dataset -Corriendo el Codigo



import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
marketing1 = pd.read_csv(r'D:\helen\Documents\PythonScripts\datasets\kaggle\ifood_df.csv')
marketing1.head()


OUTPUT JUPYTER NOTEBOOK

image


marketing1.shape
OUTPUT
(2205, 39)
marketing1.dtypes

OUTPUT JUPYTER NOTEBOOK

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marketing1.columns

OUTPUT JUPYTER NOTEBOOK

image


#missing values
marketing1.isna()
#which columns
marketing1.isna().any

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marketing1.Marital.value_counts()

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marketing1.describe()

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