Estudio de caso: análisis exploratorio de datos#

La empresa A&A Ltda, empieza un proceso de implementación de Machine Learning, usted ha sido designado para una de las tareas más importante dentro del proyecto, el cual consisten en realizar el análisis exploratorio de los datos y documentar los resultados encontrados, generando un informe que involucre los procedimientos y los resultados. El archivo que se analizara corresponde a precios de viviendas y locales para la venta y la colección de datos cuenta con variables que se ven involucradas en ese valor. La información se encuentra en el siguiente enlace la cual usted debe descargar e importar con la herramienta anaconda, el archivo lo puede exportar en formato CSV.

vínculo de descarga

El informe debe dar cuenta de:

  • Procedimiento para la importación del archivo en formato CSV

  • Plante una pregunta objetivo

  • Total, de Registros

  • Total, de columnas

  • Detallado de cada columna

  • Identificar cuáles de las columnas son categóricas y numéricas

  • Identifique en que columnas existen valores nulos

  • Identifique si existen registros duplicados

  • Realice un reporte estadístico de los datos numéricos (media, moda, mediana, desviación estándar, cuartiles, entre otros que considere)

  • Identifique columnas con valores erróneos

  • Utilice gráficos para identificar valores atípicos

  • Realice histogramas de frecuencia

  • Use la herramienta para gráficos para determinar correlación entre variables

  • Realice y explique la eliminación de datos nulos y duplicados

  • Agrupe columnas que considere pueden generar información importante

  • Cree nuevas columnas a partir de las existentes

  • Identifique columnas que no aportan de acuerdo con su pregunta objetivo

  • Realice conclusiones sobre las variables que considere tienen mayor relevancia

  • Dejar documentado usando gráficos y capturas de pantalla todo el proceso realizado.

Se importa pandas

import pandas as pd

Solución#

1) Procedimiento para la importación del archivo en formato CSV#

filename = 'Inmuebles_Disponibles_Para_La_Venta.csv'

data = pd.read_csv(filename)
# se ajusta el precio dividido entre 1000_000 para entender mejor la información
data['Precio'] = data['Precio']/1000_000;

2) Plantee una pregunta objetivo#

Describir el mercado actual de viviendas en Colombia comparando el valor de precios por estrato y localidad

3) Total, de Registros#

totalregistros = data['Codigo'].count()
print(f'total registros {totalregistros}')
# en forma alternativa 
data.shape[0]

total registros 459

459

4) Total de columnas#

totalcolumnas = data.shape[1];
print(f'total columnas {totalcolumnas}')

total columnas 12

5) Detallado de cada columna#

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 459 entries, 0 to 458
Data columns (total 12 columns):
 #   Column                  Non-Null Count  Dtype  
---  ------                  --------------  -----  
 0   Codigo                  459 non-null    int64  
 1   Ciudad                  459 non-null    object 
 2   Departamento            459 non-null    object 
 3   Barrio                  58 non-null     object 
 4   Direccion               459 non-null    object 
 5   Area Terreno            459 non-null    int64  
 6   Area Construida         459 non-null    int64  
 7   Detalle Disponibilidad  459 non-null    object 
 8   Estrato                 459 non-null    object 
 9   Precio                  459 non-null    float64
 10  Tipo de Inmueble        459 non-null    object 
 11  Datos Adicionales       101 non-null    object 
dtypes: float64(1), int64(3), object(8)
memory usage: 43.2+ KB

6) Identificar cuáles de las columnas son categóricas y numéricas#

info = data.dtypes 

res = dict((key, 'Numérica') if value == 'int64' else (key, 'Categórica') for key, value in info.items())
# se muestra como un dataframe
pd.DataFrame({'Columna': res.keys(),'tipo': res.values()})
Columna tipo
0 Codigo Numérica
1 Ciudad Categórica
2 Departamento Categórica
3 Barrio Categórica
4 Direccion Categórica
5 Area Terreno Numérica
6 Area Construida Numérica
7 Detalle Disponibilidad Categórica
8 Estrato Categórica
9 Precio Categórica
10 Tipo de Inmueble Categórica
11 Datos Adicionales Categórica

7) Identifique en que columnas existen valores nulos#

with_null = dict()
for key, value in data.isna().sum().items():
    if value > 0:
        with_null[key] = value
pd.DataFrame({'Columnas': with_null.keys(), 'Nulos':with_null.values() })
Columnas Nulos
0 Barrio 401
1 Datos Adicionales 358

8) Identifique si existen registros duplicados#

newdata = data.drop_duplicates()
# Se hace una segunda prueba con multiples columnas
newdata = newdata.drop_duplicates(subset=['Ciudad','Departamento','Barrio','Direccion'])
duplicados = data.shape[0]- newdata.shape[0]
if duplicados == 0:
    print('No se encontraron datos repetidos')        
else:
    print(f'Hay {duplicados} registros duplicados, se procede a reemplazar la variable data con con contenidos de newdata')
    data = newdata

Hay 12 registros duplicados, se procede a reemplazar la variable data con con contenidos de newdata

print(f'El estudio se realizará con {data.shape[0]} filas')

El estudio se realizará con 447 filas

9) Realice un reporte estadístico de los datos numéricos (media, moda, mediana, desviación estándar, cuartiles, entre otros que considere)#

data.describe()
Codigo Area Terreno Area Construida Precio
count 447.000000 4.470000e+02 4.470000e+02 4.470000e+02
mean 17664.713647 1.623169e+06 1.157737e+04 7.634667e+06
std 2522.621125 1.860924e+07 1.286606e+05 3.261003e+07
min 2330.000000 0.000000e+00 0.000000e+00 6.333900e+04
25% 18137.500000 0.000000e+00 0.000000e+00 1.257250e+05
50% 18295.000000 0.000000e+00 0.000000e+00 1.621500e+05
75% 18479.500000 0.000000e+00 0.000000e+00 9.918750e+05
max 19361.000000 3.217197e+08 2.272400e+06 4.523379e+08 
import matplotlib.pyplot as plt
fig = data.boxplot("Precio", by="Departamento");
muestras = data.shape[0];
plt.ylabel('precio');
plt.suptitle('');
plt.xticks(rotation=75);
plt.title(f'Boxplot valor por condición {muestras} muestras');
_images/actividad4_25_0.png

Estudio de precio por cuidad y tipo de inmueble#

Siempre y cuando la muestra total sea representativa (mas de 15 muestras)

norepre = dict()
for tipoinmueble in data['Tipo de Inmueble'].unique():
    muestras = data[data['Tipo de Inmueble'] == tipoinmueble].shape[0]
    if muestras < 11:
        norepre[tipoinmueble] = muestras
        continue
    fig = data[data['Tipo de Inmueble'] == tipoinmueble].boxplot("Precio", by="Departamento")
    plt.ylabel('precio')
    plt.suptitle('')
    plt.xticks(rotation=75);
    plt.title(f'Tipo inmueble {tipoinmueble} sobre {muestras} muestras')
print('Inmuebles no representativos por categoría')
pd.DataFrame({'Tipo inmueble':norepre.keys(),'muestras':norepre.values()})

Inmuebles no representativos por categoría
Tipo inmueble muestras
0 LOTE COMERCIAL 3
1 CLINICA 2
2 HOTEL 1
3 FINCA 5
4 LOTE MIXTO 6
5 LOTE INDUSTRIAL 3
6 EDIFICIO VIVIENDA 1
7 CASA 9
8 LOTE CON CONSTRUCCION 7
9 LOTE AGRICOLA 5
10 EDIFICIO 2
11 APARTAMENTO 5
12 LOTE NO URBANIZABLE 1
13 LOTE 6
14 GARAJE 2
_images/actividad4_27_2.png _images/actividad4_27_3.png _images/actividad4_27_4.png _images/actividad4_27_5.png 
import matplotlib.pyplot as plt

# se identifica la cantida de diferenes departamentos en la muestra
def showbycity(departamento, minimo = 11):
    dpto = departamento.upper()
    muestras = data[data['Departamento'] == dpto].shape[0]
    if muestras < minimo:
        return (dpto, muestras)
    fig = data[data['Departamento'] == dpto].boxplot("Precio",by="Ciudad")
    plt.ylabel('Precio')
    plt.xticks(rotation=45);
    plt.suptitle('')
    plt.title(f'{dpto} valor por condición, {muestras} muestras')

Estudio comparativo de variación de precios por cuidad#

# se identifican todas las cuidades
res = dict()
for departamento in data['Departamento'].unique():
    val = showbycity(departamento, minimo=10)
    if val is None:
        continue
    res[val[0]] = val[1]
print('Omitidos en este punto por cantidad de muestras insuficientes')
pd.DataFrame({'Departamento': res.keys() , 'Muestras':res.values()})

Omitidos en este punto por cantidad de muestras insuficientes
Departamento Muestras
0 BOYACÁ 2
1 ATLÁNTICO 8
2 CAUCA 2
3 NORTE DE SANTANDER 3
4 TOLIMA 3
5 SANTANDER 2
6 CHOCÓ 2
7 CASANARE 3
8 CÓRDOBA 1
_images/actividad4_31_2.png _images/actividad4_31_3.png _images/actividad4_31_4.png _images/actividad4_31_5.png _images/actividad4_31_6.png _images/actividad4_31_7.png _images/actividad4_31_8.png

Estudio comparativo de variación de precios por estrato#

Se convierte los valores de estrato a numéricos en una nueva columna, para que muestre los gráficos en orden

data['Estrato'].unique()
mapa={'UNO':1,
      'DOS':2,
      'TRES':3,
      'CUATRO':4,
      'CINCO':5,
      'SEIS':6,
      'RURAL': 8,
      'COMERCIAL':9,
      'INDUSTRIAL':10,
     }
data['Estrato_num'] = data.apply(lambda row: mapa[row.Estrato], axis = 1)
data.head(5)
Codigo Ciudad Departamento Barrio Direccion Area Terreno Area Construida Detalle Disponibilidad Estrato Precio Tipo de Inmueble Datos Adicionales Estrato_num
0 2330 BOGOTA CUNDINAMARCA SANTA MATILDE CL 10 SUR # 34B-24 LT 2 MZ X-46 (SANTA MATILDE... 559804 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION TRES 1.342810e+08 LOTE VIVIENDA NaN 3
1 2363 BOGOTA CUNDINAMARCA TINTALA KR 84 CON CL 10 LT # 8 DE SAN JUAN DE CASTILLA... 302079 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION TRES 3.285750e+07 LOTE COMERCIAL ESTE INMUEBLE PRESENTA ZONA DE RESERVA VIAL, Q... 3
2 2575 SOGAMOSO BOYACÁ CENTRO CRA. 10 #11- 78/80 Ó CL 12 # 9 - 77/85 Ó CALLE... 165508 726900 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION CUATRO 1.376828e+08 CLINICA ESTE INMUEBLE SE COMERCIALIZARÁ A TRAVÉS DE SU... 4
3 2669 LA CALERA CUNDINAMARCA LA CALERA LOTE 3 PARCELACIÓN LOS CERROS HACIENDA SAN RAFAEL 3000000 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION RURAL 5.520000e+06 LOTE VIVIENDA NaN 8
4 4408 BOGOTA CUNDINAMARCA SUBA DG 140 # 67 - 30 IN 6 (ZONA DE AFECTACIÓN PLAN... 1774266 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION COMERCIAL 1.380382e+08 LOTE VIVIENDA NaN 9

10) Identifique columnas con valores erróneos#

Para este punto uno de los validadores corresponde al área de terreno debe se mayor a cero, también el áre construida. Los reportes de los registros con valores erróneos se haran en archivos locales en formato csv

sin_area = data[data['Area Terreno'] == 0]['Area Terreno'].count();
print(f'Cantidad de registros sin area {sin_area}')

Cantidad de registros sin area 423

11) Utilice gráficos para identificar valores atípicos#

Ya se pueden visualizar en los puntos representados en los boxplot del punto anterior

# se busca relacion entre el estrato y el valor de la vivenda
ax = data.boxplot('Precio', by='Estrato_num');
plt.suptitle('');
plt.ylim(0,100_000_000)# se modifican los límites para observar mejor los datos
plt.ylabel('Valor')
plt.xlabel('Estrato')
#plt.xticks(rotation=45);
ax.set_xticklabels(mapa.keys(), rotation='vertical', fontsize=10);
_images/actividad4_38_0.png

12) Realice histogramas de frecuencia#

Se graficarán:

  • Cantidad de reportes por estrato

  • Cantidad de reportes por departamento

  • Rango de valores de vivienda

# se define el rango de valores a graficar
from math import ceil
bins = 100
minimo = data['Precio'].min(axis=0);
maximo = data['Precio'].max(axis=0);

def get_hist_values(data, minimo, maximo, bins):
    values = list();
    delta = ceil((maximo -minimo)/bins);
    initvalue = minimo;
    endvalue = minimo + delta;
    names = []
    inits = []
    ended = []
    cantidad = [] 
    k=1
    while initvalue < maximo:
        localmax = initvalue + delta + 0.01
        names.append(k)
        inits.append(initvalue)
        ended.append(localmax)
        cantidad.append(data[(data['Precio'] >= initvalue) & (data['Precio'] < localmax)].shape[0])
        initvalue = localmax
        k +=1
    print('Datos para construir el histograma');
    res = pd.DataFrame({'id': names, 'cantidad': cantidad, 'inicial': inits,'final':ended});
    return res

res = get_hist_values(data, minimo, maximo, bins)
res.head(20)

Datos para construir el histograma
id cantidad inicial final
0 1 364 63339.00 4586085.01
1 2 25 4586085.01 9108831.02
2 3 12 9108831.02 13631577.03
3 4 9 13631577.03 18154323.04
4 5 6 18154323.04 22677069.05
5 6 5 22677069.05 27199815.06
6 7 3 27199815.06 31722561.07
7 8 2 31722561.07 36245307.08
8 9 1 36245307.08 40768053.09
9 10 2 40768053.09 45290799.10
10 11 2 45290799.10 49813545.11
11 12 1 49813545.11 54336291.12
12 13 1 54336291.12 58859037.13
13 14 0 58859037.13 63381783.14
14 15 1 63381783.14 67904529.15
15 16 2 67904529.15 72427275.16
16 17 1 72427275.16 76950021.17
17 18 0 76950021.17 81472767.18
18 19 0 81472767.18 85995513.19
19 20 0 85995513.19 90518259.20

Con base en el punto anterior se nota que la mayor cantida de datos, 429, está hasta el valor de 76950021, por lo que se ajusta este como el valor límite y se corre nuevamente la función

res = get_hist_values(data, minimo, 76950021 , bins=200)
res.head(20)
#ax.set_xticklabels(res['inicial'], rotation='vertical', fontsize=10);
# se procede a graficar

Datos para construir el histograma
id cantidad inicial final
0 1 325 63339.00 447773.01
1 2 7 447773.01 832207.02
2 3 7 832207.02 1216641.03
3 4 5 1216641.03 1601075.04
4 5 6 1601075.04 1985509.05
5 6 4 1985509.05 2369943.06
6 7 2 2369943.06 2754377.07
7 8 1 2754377.07 3138811.08
8 9 0 3138811.08 3523245.09
9 10 4 3523245.09 3907679.10
10 11 2 3907679.10 4292113.11
11 12 2 4292113.11 4676547.12
12 13 3 4676547.12 5060981.13
13 14 3 5060981.13 5445415.14
14 15 7 5445415.14 5829849.15
15 16 0 5829849.15 6214283.16
16 17 2 6214283.16 6598717.17
17 18 2 6598717.17 6983151.18
18 19 1 6983151.18 7367585.19
19 20 0 7367585.19 7752019.20 
ax = plt.bar(res['id'], res['cantidad']);
plt.ylabel("Cantidad");
plt.xlabel('Precios');
plt.title('histograma distribución de precios');
_images/actividad4_45_0.png 
# gráfica ampliada
res = get_hist_values(data, minimo, 447773.01 , bins=200)
res.head(20)

Datos para construir el histograma
id cantidad inicial final
0 1 1 63339.00 65262.01
1 2 0 65262.01 67185.02
2 3 1 67185.02 69108.03
3 4 2 69108.03 71031.04
4 5 0 71031.04 72954.05
5 6 0 72954.05 74877.06
6 7 59 74877.06 76800.07
7 8 0 76800.07 78723.08
8 9 0 78723.08 80646.09
9 10 0 80646.09 82569.10
10 11 0 82569.10 84492.11
11 12 1 84492.11 86415.12
12 13 1 86415.12 88338.13
13 14 0 88338.13 90261.14
14 15 0 90261.14 92184.15
15 16 0 92184.15 94107.16
16 17 0 94107.16 96030.17
17 18 0 96030.17 97953.18
18 19 0 97953.18 99876.19
19 20 8 99876.19 101799.20 
# se procede a graficar
axis = plt.bar(res['id'], res['cantidad']);
plt.title('Histograma distribución de presios ampliado')
plt.ylabel("Cantidad");
plt.xlabel('Precios');
#plt.tick_params(axis='x', length=0)
_images/actividad4_47_0.png

Función para mejorar automáticamente el rango para hacer el estudio, sacando los datos abs#

Para ello el rango a utilizar será

  • límite inferior: Q2-1.5*IQR

  • Límite superior: Q3+1.5*IQR

Donde Q2: es el cuartil 2, Q3: es el cuartil 3, IQR es el rango intercuartílico

Función para mejorar el cálculo del número de bins en forma automática#

Si bien el número de bins se puede poner de forma manual sería recomendable poder hacerlo de forma automática, para ello se utilizará la fórmula de Sturge’s rule

import numpy as np
def get_rango(data: pd.DataFrame, colname: str):
    res = data[colname].describe()
    q2 = res['25%']
    q3 = res['75%']
    iqr = q3-q2
    minvalue = q2-1.5*iqr;
    maxvalue = q3+1.5*iqr;
    bins = int(np.ceil(np.log2(data.shape[0])) + 1)
    return (max([0,minvalue]), maxvalue, max([1, bins]))

maximo, minimo, bins = get_rango(data, 'Precio');
print(f'Rango sugerido para el histograma {maximo} - {minimo}, intervalos = {bins} ')

Rango sugerido para el histograma 0 - 2291100.0, intervalos = 10 

res = get_hist_values(data, maximo, minimo, bins)
res.head(20)

Datos para construir el histograma
id cantidad inicial final
0 1 285 0.00 229110.01
1 2 40 229110.01 458220.02
2 3 4 458220.02 687330.03
3 4 4 687330.03 916440.04
4 5 4 916440.04 1145550.05
5 6 4 1145550.05 1374660.06
6 7 3 1374660.06 1603770.07
7 8 4 1603770.07 1832880.08
8 9 2 1832880.08 2061990.09
9 10 3 2061990.09 2291100.10 
axis = plt.bar(res['id'], res['cantidad']);
plt.title('Histograma distribución de precios')
plt.ylabel("Cantidad");
plt.xlabel('Indicador de precios');
_images/actividad4_53_0.png

13 Use la herramienta para gráficos para determinar correlación entre variables#

Del análisis de eliminaron las columnas de área y area construida por tener mas de 400 datos con valor cero

import seaborn as sns

corr = data[['Estrato_num','Codigo','Precio','Departamento']].corr()

sns.heatmap(corr, linewidths=0.5, annot=True);
_images/actividad4_58_0.png

Con base en la gráfica se puede notar que la mayor relación está entre el estrato y el código de la vivienda, sin embargo como este último es solo un consecutivo se puede concluir que por falta de información en cuanto a las áreas no es posible concluir sobre una relación al respecto

14) Realice y explique la eliminación de datos nulos y duplicados#

Desde el punto 8 se eliminaron los datos duplicados y en el punto 7 se presentaron las columnas con valores nulos, ahora se procederá a buscar los datos nulos en cuanto al precio

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 447 entries, 0 to 458
Data columns (total 13 columns):
 #   Column                  Non-Null Count  Dtype  
---  ------                  --------------  -----  
 0   Codigo                  447 non-null    int64  
 1   Ciudad                  447 non-null    object 
 2   Departamento            447 non-null    object 
 3   Barrio                  57 non-null     object 
 4   Direccion               447 non-null    object 
 5   Area Terreno            447 non-null    int64  
 6   Area Construida         447 non-null    int64  
 7   Detalle Disponibilidad  447 non-null    object 
 8   Estrato                 447 non-null    object 
 9   Precio                  447 non-null    float64
 10  Tipo de Inmueble        447 non-null    object 
 11  Datos Adicionales       92 non-null     object 
 12  Estrato_num             447 non-null    int64  
dtypes: float64(1), int64(4), object(8)
memory usage: 48.9+ KB

Se filtran los contenidos con filas que tengan valores nulos en alguna de las columnas

columns = [k for (k, value) in data.items()]

dt = data
for k in columns:
    dt = dt[dt[k].notnull()];
dt.count()
#dropped = data.dropna(how='all', axis=1);
#dropped

Codigo                    37
Ciudad                    37
Departamento              37
Barrio                    37
Direccion                 37
Area Terreno              37
Area Construida           37
Detalle Disponibilidad    37
Estrato                   37
Precio                    37
Tipo de Inmueble          37
Datos Adicionales         37
Estrato_num               37
dtype: int64

Resultado filas sin ningún valor nulo#

dt.head(min([10,dt.shape[0]]))
Codigo Ciudad Departamento Barrio Direccion Area Terreno Area Construida Detalle Disponibilidad Estrato Precio Tipo de Inmueble Datos Adicionales Estrato_num
1 2363 BOGOTA CUNDINAMARCA TINTALA KR 84 CON CL 10 LT # 8 DE SAN JUAN DE CASTILLA... 302079 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION TRES 3.285750e+07 LOTE COMERCIAL ESTE INMUEBLE PRESENTA ZONA DE RESERVA VIAL, Q... 3
2 2575 SOGAMOSO BOYACÁ CENTRO CRA. 10 #11- 78/80 Ó CL 12 # 9 - 77/85 Ó CALLE... 165508 726900 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION CUATRO 1.376828e+08 CLINICA ESTE INMUEBLE SE COMERCIALIZARÁ A TRAVÉS DE SU... 4
11 10106 BARRANQUILLA ATLÁNTICO CENTRO CALLE 39 NO 43 58 62 LC 1 0 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION DOS 8.000330e+06 LOCAL DESEAS INVERTIR ESTA ES LA OPORTUNIDAD LOCAL E... 2
12 11335 CALI VALLE DEL CAUCA CIUDADELA CHIPICHAPE LT B PARTE DEL PREDIO CHIPICHAPE 43039968 0 COMERCIALIZABLE FIDUCIA RURAL 1.667784e+07 LOTE VIVIENDA CISA VENDE SOLO LOS DERECHOS FIDUCIARIOS DEL 0... 8
14 11786 VILLA RICA CAUCA PARQUE INDUSTRIAL CAUCADESA BG 20 ET I PARQUE INDUSTRIAL CAUCADESA KM 43 ... 3035300 1198100 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION INDUSTRIAL 7.090341e+07 BODEGA BODEGA EN PROINDIVISO. CON BUENAS ESPECIFICACI... 10
15 11787 SANTANDER DE QUILICHAO CAUCA PARQUE IND CAUCADESA LT 8 ET I PARQUE INDUSTRIAL CAUCADESA 4612600 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION RURAL 1.416213e+07 LOTE INDUSTRIAL LOTE TERRENO NETO , EN PROINDIVISO, SEMI-URBAN... 8
16 12112 CALIMA EL DARIEN VALLE DEL CAUCA VEREDA PALERMO RESERVA FORESTAL LT 1A 218786300 0 COMERCIALIZABLE FIDUCIA RURAL 2.406650e+07 LOTE MIXTO CISA VENDE DERECHOS FIDUCIARIOS DEL 9.48%\n\nF... 8
17 12113 CALIMA EL DARIEN VALLE DEL CAUCA VEREDA PALERMO LT 4 7114300 74533 COMERCIALIZABLE FIDUCIA RURAL 2.700092e+07 LOTE VIVIENDA CISA VENDE DERECHOS FIDUCIARIOS DEL 9.48%\n\nF... 8
18 12114 CALIMA EL DARIEN VALLE DEL CAUCA VEREDA PALERMO LT 1B 17598200 0 COMERCIALIZABLE FIDUCIA RURAL 2.704525e+07 LOTE VIVIENDA CISA VENDE DERECHOS FIDUCIARIOS DEL 9.48%\n\nF... 8
19 12115 CALIMA EL DARIEN VALLE DEL CAUCA VEREDA PALERMO LT 1C 6400000 70000 COMERCIALIZABLE FIDUCIA RURAL 1.042887e+07 LOTE VIVIENDA LOTE DE TERRENO QUE HACE PARTE DEL PROYECTO CA... 8

15) Agrupe columnas que considere pueden generar información importante#

16) Cree nuevas columnas a partir de las existentes#

Se creará una columna nivel que agrupa las columnas de estrato y barrio

data['Nivel'] = data.apply(lambda row: f'{row.Estrato_num} - {row.Barrio}', axis=1)
data.head(10)
Codigo Ciudad Departamento Barrio Direccion Area Terreno Area Construida Detalle Disponibilidad Estrato Precio Tipo de Inmueble Datos Adicionales Estrato_num Nivel
0 2330 BOGOTA CUNDINAMARCA SANTA MATILDE CL 10 SUR # 34B-24 LT 2 MZ X-46 (SANTA MATILDE... 559804 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION TRES 1.342810e+08 LOTE VIVIENDA NaN 3 3 - SANTA MATILDE
1 2363 BOGOTA CUNDINAMARCA TINTALA KR 84 CON CL 10 LT # 8 DE SAN JUAN DE CASTILLA... 302079 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION TRES 3.285750e+07 LOTE COMERCIAL ESTE INMUEBLE PRESENTA ZONA DE RESERVA VIAL, Q... 3 3 - TINTALA
2 2575 SOGAMOSO BOYACÁ CENTRO CRA. 10 #11- 78/80 Ó CL 12 # 9 - 77/85 Ó CALLE... 165508 726900 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION CUATRO 1.376828e+08 CLINICA ESTE INMUEBLE SE COMERCIALIZARÁ A TRAVÉS DE SU... 4 4 - CENTRO
3 2669 LA CALERA CUNDINAMARCA LA CALERA LOTE 3 PARCELACIÓN LOS CERROS HACIENDA SAN RAFAEL 3000000 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION RURAL 5.520000e+06 LOTE VIVIENDA NaN 8 8 - LA CALERA
4 4408 BOGOTA CUNDINAMARCA SUBA DG 140 # 67 - 30 IN 6 (ZONA DE AFECTACIÓN PLAN... 1774266 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION COMERCIAL 1.380382e+08 LOTE VIVIENDA NaN 9 9 - SUBA
5 5017 RICAURTE CUNDINAMARCA CONDOMINIO CAMPESTRE MONACO LT 1 TAMBACU HO GIRARDOT RESORT 2500263 514200 COMERCIALIZABLE FIDUCIA COMERCIAL 1.040734e+08 HOTEL NaN 9 9 - CONDOMINIO CAMPESTRE MONACO
6 5287 BOGOTA CUNDINAMARCA NaN LT # 899/900/901/902/903/904/905/906 CEMENTERI... 2240 0 COMERCIALIZABLE COMERCIAL 5.143040e+05 LOTE COMERCIAL LOS COSTOS POR CONCEPTO DE TRASPASO DE PROPIED... 9 9 - nan
7 5616 CHIA CUNDINAMARCA VEREDA FONQUETA FINCA SAN ANTONIO DE LOS VIENTOS - VEREDA FONQ... 1113000 57000 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION RURAL 2.785554e+07 FINCA NaN 8 8 - VEREDA FONQUETA
8 7394 BITUIMA CUNDINAMARCA VEREDA DE CAMBULAR FINCA BUENAVISTA Y BUENOS AIRES 18000000 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION RURAL 4.806000e+06 FINCA NaN 8 8 - VEREDA DE CAMBULAR
9 7539 TENJO CUNDINAMARCA NaN CHURUGUACO LA GUACA 0 0 COMERCIALIZABLE CON RESTRICCION RURAL 6.369860e+06 FINCA NaN 8 8 - nan

17) Identifique columnas que no aportan de acuerdo con su pregunta objetivo#

Acorde con la información analizada se idenfica que las columnas que no aportan para el análisis son

  1. Codigo

  2. Area - porque la mayoría son datos sin reportar o cero

  3. Detalle Disponibilidad

  4. Direccion

18) Realice conclusiones sobre las variables que considere tienen mayor relevancia#

Conclusiones:

  1. No se pudo realizar el análisis concluyente por no porder calcular el valor por metro cuadrado

  2. La mayor cantidad de datos reportador fueron hast 458_220 millones

  3. La mayor variablidad de precios se encuentra en el sector rural.

  4. La mayor información disponible está para los locales con 301 muestras.

  5. Para realizar una compra se deberá completar la información de las áreas y tomar una mejor desición con base en la evidencia

19) Dejar documentado usando gráficos y capturas de pantalla todo el proceso realizado.#

Se hizo por este medio