Pandas Get_Dummies()

Pandas es una biblioteca de análisis de datos de código abierto para el lenguaje de programación Python. Una de las funciones más útiles de Pandas es `get_dummies()`, que permite crear variables ficticias para variables categóricas.

En este artículo, explicaremos cómo utilizar la función `get_dummies()` de Pandas para crear variables ficticias para variables categóricas. También discutiremos cómo estas variables pueden ser utilizadas para el análisis de datos y cómo pueden ser incorporadas en modelos de aprendizaje automático.

📋 Aquí podrás encontrar✍

¿Qué es la variable ficticia?
Variables Nominales y Ordinales
Cómo usar get_dummies()
1. Creando variables ficticias
2. Usando las variables ficticias
Conclusión
Preguntas frecuentes

¿Qué es la variable ficticia?

La variable ficticia es una codificación de un atributo categórico en una variable binaria. Por ejemplo, si tenemos una variable categórica de "Frutas" que consiste en "Manzanas", "Plátanos" y "Naranjas", la codificación de la variable ficticia convertiría esta variable en tres nuevas variables binarias llamadas "Frutas_Manzanas", "Frutas_Plátanos" y "Frutas_Naranjas". Si una observación es de Manzanas, la variable Frutas_Manzanas sería 1 y todas las demás serían 0.

Al convertir variables categóricas en variables ficticias binarias, podemos realizar análisis y modelado estadístico más efectivo. Pero antes de crear variables ficticias con `get_dummies()`, es importante entender si las variables son nominales o ordinales.

Variables Nominales y Ordinales

En estadística, existen dos tipos principales de variables categóricas: nominales y ordinales. Las variables nominales son aquellas que no tienen un orden lógico, como "color de ojos". Las variables ordinales, por otro lado, son aquellas que tienen un orden lógico, como "nivel educativo" que puede ser "Primaria", "Secundaria", "Preparatoria", "Licenciatura", "Maestría" y "Doctorado".

Es importante saber si una variable es nominal u ordinal antes de aplicar la función `get_dummies()`. Cuando una variable nominal se convierte en variables ficticias, cada variable es autónoma de las demás y tiene igual importancia. Por otro lado, las variables ordinales se llevan a una codificación ordenada que mantiene la relación jerárquica del nivel educativo.

Cómo usar get_dummies()

En Pandas, la función `get_dummies()` se utiliza para crear variables ficticias para variables categóricas. Para ilustrar esta función, utilizaremos un ejemplo de un conjunto de datos de clientes bancarios que contiene variables categóricas como "Género" y "Estado Civil".

Para comenzar, importaremos Pandas y leeremos el conjunto de datos.

import pandas as pd

# Leer archivo csv de clientes bancarios
clientes = pd.read_csv('clientes_bancarios.csv')

# Mostrar los primeros 5 registros
print(clientes.head())

Creando variables ficticias

Una vez que hemos importado Pandas y leído los datos, podemos aplicar la función `get_dummies()` para crear variables ficticias para las variables categóricas. En este ejemplo, usaremos `get_dummies()` para crear variables ficticias para las variables "Género" y "Estado Civil".

 # Crear variables ficticias para las variables "Género" y "Estado Civil"
clientes_ficticios = pd.get_dummies(clientes, columns=['Género', 'Estado Civil'])

Este código crea dos nuevas variables binarias para cada variable "Género" y "Estado Civil". Ahora, podemos concatenar el conjunto de datos original con las variables ficticias utilizando la función `concat()` de Pandas.

 # Combinar las variables ficticias y el conjunto de datos original
clientes = pd.concat([clientes, clientes_ficticios], axis=1)

Usando las variables ficticias

Ahora que hemos creado las variables ficticias, podemos utilizarlas para el análisis de datos y modelado estadístico. Por ejemplo, podemos examinar la relación entre el estado civil y el saldo bancario promedio.

 # Agrupar por estado civil y calcular el saldo bancario promedio
clientes.groupby('Estado Civil').mean()['Saldo']

También podemos usar las variables ficticias en modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, podríamos entrenar un modelo de clasificación para predecir el estado civil de un cliente en función de su género y otros factores.

Conclusión

La función `get_dummies()` de Pandas es una herramienta útil para la creación de variables ficticias a partir de variables categóricas. La variable ficticia es una codificación de un atributo categórico en una variable binaria que nos permite realizar análisis y modelado estadístico más efectivo. Al utilizar Pandas y la función `get_dummies()`, podemos crear variables ficticias para nuestras variables categóricas y utilizarlas en el análisis de datos y en modelos de aprendizaje automático.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se utiliza get_dummies() en Pandas?

Para usar get_dummies(), se debe proporcionar una variable categórica como entrada. La función crea una tabla con una columna para cada valor de la variable categórica y una fila para cada observación. Si una observación tiene el valor correspondiente de la columna, esa celda está asignada a 1; de lo contrario, está asignada a 0.

¿Por qué usar variables ficticias?

Las variables ficticias son útiles porque permiten que las variables categóricas sean utilizadas como entradas en diversos modelos de aprendizaje automático. Además, son útiles para resumir conjuntos de datos y visualizar estadísticas en tablas.

¿Cómo se diferencian las variables nominales y ordinales?

Las variables nominales son aquellas que no tienen un orden lógico, como "color de ojos". Las variables ordinales, por otro lado, son aquellas que tienen un orden lógico, como "nivel educativo". Es importante saber si una variable es nominal u ordinal antes de aplicar la función `get_dummies()`.