Cinco Errores Comunes de Limpieza de Datos para Evitar en Python

La base de todo proyecto exitoso de ciencia de datos es datos limpios y consistentes. Sin embargo, en el dinámico proceso de análisis, incluso usuarios experimentados de Python a veces tropiezan con trampas de preprocesamiento de datos evitables. Ya sea que estés dando forma a datos para un modelo de aprendizaje automático o preparándolos para visualización, saber qué errores vigilar puede ahorrarte innumerables horas de frustración y conducir a resultados mucho más sólidos.

Desglosemos cinco de los errores de limpieza de datos más comunes (y a menudo mortales) en Python, completos con consejos prácticos y ejemplos ilustrativos para que puedas mantener tus flujos de trabajo sólidos y eficientes.

Eliminación o llenado ciegos de valores faltantes

Uno de los primeros problemas que encontrarás en cualquier conjunto de datos del mundo real es la presencia de datos faltantes. En Python, especialmente con herramientas como pandas, reemplazar o eliminar NaN es fácil: df.dropna() o df.fillna(0) lo hacen en una sola línea. Pero lo fácil no significa correcto.

Por qué esto es un problema

Eliminar filas con valores ausentes automáticamente puede reducir drásticamente tu conjunto de datos o, como en los casos en que la ausencia está correlacionada, introducir sesgo. Rellenar valores con la media o cero puede distorsionar las distribuciones, especialmente en columnas no numéricas o aquellas con valores atípicos.

Cuándo sucede esto

Considere este fragmento:

# Too hasty with missing value treatment
import pandas as pd

df = pd.read_csv('survey.csv')
df = df.dropna()  # Danger: goodbye valuable data!

Si el 30% de filas tienen falta de un solo campo opcional, por ejemplo, la edad, perderías el 30% de tus datos. Si las edades faltantes se encuentran principalmente en un grupo demográfico específico, el resultado es un conjunto de datos que ya no refleja con precisión a la población.

Consejos prácticos

• Inspecciona antes de actuar: Usa df.isnull().sum() o df.info() para ver patrones de valores ausentes.

• Considera el contexto: Por ejemplo, la edad faltante en datos de salud podría necesitar una etiqueta especial ('desconocido') en lugar de eliminarse o rellenarse.

• Aprovecha técnicas como la imputación: Considera sklearn.impute.SimpleImputer para un rellenado informado, o lógica específica del dominio.

• Documenta cada paso de limpieza de datos: Añade comentarios que expliquen por qué eliminaste o rellenaste valores, asegurando transparencia para usuarios futuros.

Fallar al corregir formatos de datos inconsistentes y codificaciones

Los datos obtenidos de múltiples fuentes rara vez encajan de forma limpia en un solo formato. Las fechas, las categorías y las codificaciones de cadenas son especialmente propensas a errores sutiles y difíciles de rastrear.

Errores típicos

• Columnas de fechas con formatos que mezclan 'YYYY/MM/DD', 'MM-DD-YY', y 'dd.mm.yyyy'.
• Categorías de texto donde 'abc', 'Abc' y 'aBc' se tratan como entradas diferentes.
• Columnas enteras importadas como cadenas (dtype: object), desactivando operaciones numéricas.
• Archivos de texto con problemas de codificación de caracteres ocultos, creando datos ilegibles o NaNs.

Problema clásico de Python:

# Date times imported as strings, causing issues
import pandas as pd

df = pd.read_csv('sales.csv')
df['created_at'].min()  # Only finds the minimum string, not chronological min

Mejores Prácticas

• Siempre verifica tus dtypes: df.dtypes expone rápidamente columnas que deberían ser numéricas pero no lo son.
• Convierte los datos de forma proactiva: Usa pd.to_datetime(), pd.to_numeric(), y conversiones de categorías tan pronto como importes los datos.
• Estandariza el texto: Usa .str.lower().str.strip() para columnas de categoría; reemplaza sinónimos o errores tipográficos por un valor consistente.
• La codificación importa: Al leer datos, especialmente desde fuentes desconocidas o que no usan UTF-8, especifica el argumento encoding (encoding='utf-8' o encoding='cp1252').

Ejemplo: Forzar una datetime consistente en pandas

df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at'], errors='coerce')
df = df.dropna(subset=['created_at'])  # Remove rows where dates couldn't parse

Un poco de atención aquí evita horas de depuración de analíticas extrañas más adelante.

Ignorando valores atípicos sin una investigación contextual

Los valores atípicos son los comodines de la limpieza de datos; a veces señalan errores de entrada de datos; otras veces, son precisamente los eventos que vale la pena estudiar!

El error común

Los scripts automatizados que eliminan valores fuera de un rango determinado sin considerar el contexto pueden privar a los datos tanto de errores como de señales importantes.

Ejemplo:

# Don't just drop anything >200 without context
bp_outliers = df[df['blood_pressure'] > 200]
print(bp_outliers)  # Investigate: are these errors or medically relevant cases?

Enfoque recomendado

• Perfilado primero: Usa df.describe() y visualizaciones como box plots o histogramas para revelar detalles de la distribución y detectar valores atípicos.
• Investiga valores extremos: Comparaos contra límites válidos del dominio, consulta la documentación o a expertos en la materia.
• Marcar, no eliminar de inmediato: para robustez en etapas posteriores, marca valores inusuales para revisión adicional en lugar de descartarlos de inmediato.
• Documenta la lógica de negocio: Si estás eliminando o ajustando, explica por qué (p. ej., 'IMC por debajo de 10 se considera error de entrada').

Cuando los valores atípicos resultan ser válidos, pueden reformular las percepciones empresariales impulsadas por los datos.

Manejo inadecuado de entradas duplicadas

Los datos duplicados están muy extendidos: errores de entrada de datos, extracción web o fallas del sistema los introducen. Aunque Python te permite df.drop_duplicates() en un instante, el peligro real está en malinterpretar de dónde provienen los duplicados, o en la mejor forma de resolverlos.

Dónde sale mal esto

Ejemplo:

# Problematic: Dropping all duplicates based only on 'order_id'
df = df.drop_duplicates(subset=['order_id'])  # Could lose different addresses or notes attached to split-row orders

Si columnas como 'delivery_notes' difieren entre filas, eliminar duplicados a ciegas o bien pierde datos o no logra reconciliar información conflictiva.

Ideas y Pasos Prácticos

• Audita duplicados usando todas las columnas clave: Utiliza df.duplicated(subset=key_cols, keep=False) para marcar duplicados verdaderos.
• Agrega datos antes de la deduplicación: Por ejemplo, combina datos de texto (notas) o suma las cantidades de ventas diarias para el mismo ID de pedido.
• Conserva tu 'maestro de oro': A veces, mantener el original y marcarlo como is_duplicate para análisis posteriores es preferible a eliminarlo por completo.
• Verifica después de las fusiones: Muchos duplicados se cuelan tras combinar conjuntos de datos mediante joins o append.

Aquí tienes cómo podrías agregar campos potencialmente útiles antes de la deduplicación:

def collapse_order_notes(notes):
    return '; '.join(sorted(set(x for x in notes if pd.notnull(x))))

rollup = df.groupby('order_id').agg({
    'customer_id': 'first',
    'total_amount': 'sum',
    'delivery_notes': collapse_order_notes
}).reset_index()

Esto protege datos auxiliares importantes.

Pasar por alto la codificación de datos categóricos

Muchos algoritmos potentes requieren entradas numéricas, no etiquetas de cadena directas o categorías. Codificar columnas categóricas es un paso crucial, pero apresurarse o elegir el método incorrecto puede degradar el rendimiento del modelo e introducir errores.

Errores típicos

• Codificación de etiquetas ingenua: Sustituir categorías por códigos numéricos arbitrarios—p. ej., A=0, B=1, C=2—sin que se implique un significado ordinal, incluso para modelos basados en árboles.
• Explosión de codificación one-hot: Crear tantas columnas para categorías de alta cardinalidad (p. ej., códigos postales de EE. UU.) que los modelos se vuelven inoperables.
• Desajustes silenciosos en producción: Entrenar un modelo con un orden de codificación y puntuar en un conjunto diferente de categorías no vistas, lo que lleva a resultados desalineados.

Ejemplo:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

# Label encoding ignores category meaning
le = LabelEncoder()
df['city_code'] = le.fit_transform(df['city'])  # Problem: Model interprets numbers mathematically

Manejo experto

• Ordinales vs Nominales: Solo usa códigos numéricos (0,1,2) si las etiquetas tienen un orden natural (p. ej., tamaño: S < M < L). De lo contrario, opta por one-hot u otras codificaciones.
• Control de granularidad one-hot: Usa pd.get_dummies(df, drop_first=True, dummy_na=False), o para características de alta cardinalidad, considera hashing o codificación objetivo.
• Codificación consistente: Serializa y reutiliza codificadores (p. ej., usando fit/transform de sklearn) para que el despliegue del modelo obtenga mapeos idénticos; una trampa clásica cuando aparecen nuevas categorías no vistas en entradas del mundo real.

Ejemplo: Codificación one-hot con memoria manejable

city_counts = df['city'].value_counts()
# Only encode cities appearing at least 10 times
common_cities = city_counts[city_counts > 10].index
df['city'] = df['city'].apply(lambda x: x if x in common_cities else 'Other')
df = pd.get_dummies(df, columns=['city'], drop_first=True)

Esto mantiene el tamaño de las características práctico y los modelos robustos.

Evitar estos errores te distingue

La limpieza de datos en Python exige prestar atención tanto a los detalles sutiles como a la rapidez. Al evitar limpiezas mecánicas o sin contexto, elevas tu trabajo de ciencia de datos y analítica mucho por encima del promedio. Revisa los valores faltantes con intención, aporta consistencia a los formatos, trata los valores atípicos como señales y no solo como ruido, examina los duplicados y piensa de forma táctica sobre la codificación de categorías.

Equipado con estas lecciones y un ojo crítico para tus datos, pasarás menos tiempo retrocediendo, minimizarás errores vergonzosos en producción y construirás una reputación por diseñar pipelines de datos en los que los analistas confían. Y en el campo en constante crecimiento de la ciencia de datos, convertirse en la persona cuyos datos están realmente listos para obtener insights es un verdadero superpoder.