Muchos hablan de algoritmos, modelos y predicciones…
Pero pocos hablan del trabajo invisible (y aburrido) que consume el 80% del tiempo en ciencia de datos: limpiar los datos.
En este artículo, revelamos los errores más comunes que hacen que los análisis fallen, y te damos herramientas en Python para evitarlos.
📌 ¿Qué significa "limpiar datos"?
Es detectar y corregir errores, valores faltantes, duplicados, formatos inconsistentes, codificaciones extrañas, entre otros.
Es como limpiar una cocina antes de cocinar: nadie lo ve, pero sin eso, todo sale mal.
⚠️ Errores comunes que vemos todo el tiempo
- 🔹 Fechas mal formateadas (¡o como texto!)
- 🔹 Nombres inconsistentes (LIMA, Lima, lima)
- 🔹 Nulos invisibles (“--”, “na”, espacios vacíos)
🧰 Herramientas clave en Python
- df.drop_duplicates(inplace=True)
- df['fecha'] = pd.to_datetime(df['fecha'], errors='coerce')
- df.replace(["--", "na", ""], pd.NA, inplace=True)
📌 Conclusión
Antes de soñar con modelos predictivos, asegúrate de que tus datos no te están mintiendo.
La limpieza de datos es el héroe silencioso de cualquier proyecto exitoso.
