MAT281 - Laboratorio N°031¶
Problema 01¶
El conjunto de datos occupation.csv consiste en información detallada sobre distintos usuarios, abarcando aspectos como edad, género, profesión y ubicación geográfica. Este conjunto de datos proporciona una visión rica sobre la diversidad de ocupaciones y demografía de una población específica.
Descripción de las Columnas
El DataFrame contiene las siguientes columnas, cada una representando un aspecto clave de la información del usuario:
user_id: Un identificador único para cada usuario.age: La edad del usuario.gender: El género del usuario, indicado como 'M' (masculino) o 'F' (femenino).occupation: La profesión u ocupación del usuario.zip_code: El código postal del área de residencia del usuario, que puede ser útil para análisis geográficos.
Este conjunto de datos permite realizar una variedad de análisis estadísticos y descriptivos, desde demográficos básicos hasta exploraciones más complejas de las relaciones entre ocupación, edad y ubicación.
import pandas as pd
# load data
url='https://raw.githubusercontent.com/fralfaro/MAT281_2024/main/docs/labs/data/ocupation.csv'
df = pd.read_csv(url, sep="|" )
df.head()
| user_id | age | gender | occupation | zip_code | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 24 | M | technician | 85711 |
| 1 | 2 | 53 | F | other | 94043 |
| 2 | 3 | 23 | M | writer | 32067 |
| 3 | 4 | 24 | M | technician | 43537 |
| 4 | 5 | 33 | F | other | 15213 |
El objetivo es tratar de obtener la mayor información posible de este conjunto de datos. Para cumplir este objetivo debe resolver las siguientes problemáticas:
Descripción General¶
- Total de Observaciones: ¿Cuántas filas tiene el conjunto de datos?
- Total de Columnas: ¿Cuántas columnas tiene el conjunto de datos?
- Nombres de Columnas: Listar todos los nombres de las columnas.
- Índice del DataFrame: Describir cómo está indexado el DataFrame.
- Tipos de Datos: Detallar los tipos de datos de cada columna.
#FIXME
Estadísticas Descriptivas¶
- Resumen Estadístico: Utilizar .describe() para obtener un resumen estadístico de las columnas pertinentes.
- Columna de Ocupación: Visualizar los datos de la columna occupation.
#FIXME
Análisis de Ocupaciones¶
- Cantidad de Ocupaciones Únicas: ¿Cuántas ocupaciones diferentes existen en el conjunto de datos?
- Ocupación Más Frecuente: ¿Cuál es la ocupación que aparece con mayor frecuencia?
- Distribución de Ocupaciones: Mostrar la distribución de las 10 ocupaciones más comunes con un gráfico de barras.
#FIXME
Análisis Demográfico¶
- Edad Media de los Usuarios: Calcular la edad promedio.
- Edad con Menos Ocurrencia: Identificar las edades menos comunes.
- Distribución de la Edad de los Usuarios: Identificar la distribución de edades.
- Proporción de Géneros: Calcular la proporción de usuarios por género.
#FIXME