Estudio y Depuración de Datos
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  • Pasos para la detección inicial de errores
  • 1. Leer los datos
  • 2. Declarar bien las variables
  • 3. Resumen de todas las variables para detectar bien los errores iniciales
  • 4. Corregir errores
  1. Tema 1: Análisis Exploratorio de Datos

Ejemplo de un análisis descriptivo básico para detectar errores e incongruencias

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Last updated 4 months ago

Pasos para la detección inicial de errores

Para este apartado vamos a utilizar el conjunto de datos "Wine Quality" utilizado en Cortez et al. (2009).

Las variables son las siguientes:

1. Leer los datos

Lo primero que haremos es leer los datos. Seguidamente verificamos que los tipos de variables se hayan asignado correctamente con str()

#install.packages("readxl")

library(readxl)
datos<-read_excel("DatosVino.xlsx")

str(datos)

tibble [6,365 × 16] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ ID            : num [1:6365] 13606 3119 1190 5261 2871 ...
 $ Beneficio     : num [1:6365] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ Compra        : num [1:6365] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ Acidez        : num [1:6365] 0.39 2.19 1.44 0.5 -0.1 1.26 0.85 0.34 0.46 -0.555 ...
 $ AcidoCitrico  : num [1:6365] 0.14 2.58 -1.54 0.3 0.3 1.26 0.14 -1.04 -0.74 0.27 ...
 $ pH            : num [1:6365] 4.99 5.54 5.1 5.23 5.75 5.3 5.74 5.12 5.37 4.96 ...
 $ CloruroSodico : num [1:6365] 0.073 0.205 0.058 0.276 0.048 0.305 0.169 -0.345 0.064 0.315 ...
 $ Densidad      : num [1:6365] 1.022 0.954 0.993 0.996 1.027 ...
 $ Azucar        : num [1:6365] 5.9 6.4 7.1 3.5 7.2 3.7 7.4 6.2 1.5 4 ...
 $ Sulfatos      : num [1:6365] 0.12 0.49 0.39 -0.81 0.44 1.92 -0.99 -0.26 1.91 NA ...
 $ Alcohol       : num [1:6365] 6.6 112 10.2 4.4 10.1 14 10.1 9.3 11 10 ...
 $ Etiqueta      : chr [1:6365] "B" "b" "B" "R" ...
 $ CalifProductor: num [1:6365] 5 4 2 4 2 3 4 2 5 4 ...
 $ Clasificacion : chr [1:6365] "?" "?" "?" "?" ...
 $ Region        : num [1:6365] 1 NA 1 3 1 NA 1 3 2 1 ...
 $ PrecioBotella : num [1:6365] 4.56 3.01 1 1.85 1.28 7 2.1 5.21 2.95 1 ...

2. Declarar bien las variables

No todas las variables categóricas han sido asignadas a factores, por lo que debemos modificarlo. Para ello usamos as.factor(). Podemos hacerlo en combinación con lapply() que nos permite aplicar la misma función a varios objetos. 

columns_to_factor<-c("Compra","Etiqueta","Clasificacion","Region")
datos[,columns_to_factor]<-
  lapply(datos[,columns_to_factor],as.factor)
str(datos)

Mira los niveles de los factores. ¿Crees que algo no va bien?

3. Resumen de todas las variables para detectar bien los errores iniciales

Ahora podemos ver un resumen de todas las variables para poder detectar errores iniciales usando la función summary()

summary(datos)
ID          Beneficio      Compra       Acidez         AcidoCitrico           pH        CloruroSodico        Densidad          Azucar      
 Min.   :    2   Min.   :   0.0   0:1367   Min.   :-2.7900   Min.   :-3.2400   Min.   :4.800   Min.   : -1.171   Min.   :0.8881   Min.   : 0.000  
 1st Qu.: 3980   1st Qu.: 236.0   1:4998   1st Qu.: 0.1300   1st Qu.: 0.0200   1st Qu.:6.820   1st Qu.: -0.004   1st Qu.:0.9882   1st Qu.: 6.700  
 Median : 8065   Median : 480.0            Median : 0.2800   Median : 0.3100   Median :7.920   Median :  0.048   Median :0.9944   Median : 8.900  
 Mean   : 8011   Mean   : 452.4            Mean   : 0.3312   Mean   : 0.3144   Mean   :7.529   Mean   : 46.978   Mean   :0.9942   Mean   : 8.851  
 3rd Qu.:12027   3rd Qu.: 671.0            3rd Qu.: 0.6500   3rd Qu.: 0.5800   3rd Qu.:8.400   3rd Qu.:  0.224   3rd Qu.:1.0006   3rd Qu.:11.000  
 Max.   :16128   Max.   :1568.0            Max.   : 3.6800   Max.   : 3.8600   Max.   :9.300   Max.   :999.000   Max.   :1.0992   Max.   :21.000  
                                                                                                                                                  
    Sulfatos          Alcohol          Etiqueta    CalifProductor  Clasificacion  Region     PrecioBotella   
 Min.   :-3.1200   Min.   : -4.50   R      :2380   Min.   :0.000   ?   :1680     1   :2059   Min.   : 1.000  
 1st Qu.: 0.2800   1st Qu.:  9.90   M      :1357   1st Qu.:2.000   *   :1535     2   :2067   1st Qu.: 1.420  
 Median : 0.5000   Median : 11.60   B      :1282   Median :3.000   **  :1754     3   :2132   Median : 2.190  
 Mean   : 0.5267   Mean   : 17.46   r      : 420   Mean   :2.759   *** :1074     NA's: 107   Mean   : 2.611  
 3rd Qu.: 0.8800   3rd Qu.: 14.00   m      : 230   3rd Qu.:3.000   ****: 322                 3rd Qu.: 3.440  
 Max.   : 4.2100   Max.   :150.00   MM     : 216   Max.   :9.000                             Max.   :11.440

Con estos resultados, podemos analizar las variables del conjunto de datos y detectar errores que deben ser tratados posteriormente

Comenta todas las variables y sus posibles errores

  • La variable CloruroSodico tiene un valor máximo de 999, lo que suele representar valores ausentes.

  • La variable Alcohol toma valores fuera del intervalo 0-100.

  • La variable Etiqueta tiene más categorías de las que necesita debido al uso de mayúsculas y minúsculas.

  • La variable Clasificacion tiene valores representados por el símbolo ?, lo que también suele representar valores ausentes.

4. Corregir errores

Variable CloruroSodico

Para verificar si los valores 999 de la variable CloruroSodico son efectivamente ausentes, podemos representar su histograma

hist(datos$CloruroSodico,xlab="CloruroSodico")

Queda claro que ese dato es erróneo, lo convertimos en NA

datos$CloruroSodico<-replace(datos$CloruroSodico,datos$CloruroSodico==999,NA)

hist(datos$CloruroSodico,main="CloruroSodico")

Variable Alcohol

En el caso de la variable Alcohol, vamos a declarar como NA los valores fuera de rango

datos$Alcohol<-replace(datos$Alcohol,which((datos$Alcohol<0) | (datos$Alcohol>100)),NA)
hist(datos$Alcohol,main="Alcohol")

Variable Etiqueta

Finalmente vamos a corregir los errores de escritura de la variable Etiqueta, para ello podemos usar la funcion recode() del paquete car

table(datos$Etiqueta)
datos$Etiqueta<-car::recode(datos$Etiqueta,"'b'='B';'m'='M';'mb'='MB';'mm'='MM';'r'='R'")
table(datos$Etiqueta)

Variable Clasificacion

Para la variable Clasificacion vamos a recodificar ? por NA 


table(datos$Clasificacion)

datos$Clasificacion<-car::recode(datos$Clasificacion,"'?'= NA")

table(datos$Clasificacion)

Vamos a ver que efectivamente todos los errores se han corregido y guardamos el fichero corregido

summary(datos)

#install.packages("writexl")

library(writexl)
write_xlsx(datos,"DatosVino_corregido.xlsx")

   ID          Beneficio      Compra       Acidez         AcidoCitrico           pH        CloruroSodico         Densidad          Azucar          Sulfatos      
 Min.   :    2   Min.   :   0.0   0:1367   Min.   :-2.7900   Min.   :-3.2400   Min.   :4.800   Min.   :-1.17100   Min.   :0.8881   Min.   : 0.000   Min.   :-3.1200  
 1st Qu.: 3980   1st Qu.: 236.0   1:4998   1st Qu.: 0.1300   1st Qu.: 0.0200   1st Qu.:6.820   1st Qu.:-0.03275   1st Qu.:0.9882   1st Qu.: 6.700   1st Qu.: 0.2800  
 Median : 8065   Median : 480.0            Median : 0.2800   Median : 0.3100   Median :7.920   Median : 0.04600   Median :0.9944   Median : 8.900   Median : 0.5000  
 Mean   : 8011   Mean   : 452.4            Mean   : 0.3312   Mean   : 0.3144   Mean   :7.529   Mean   : 0.05135   Mean   :0.9942   Mean   : 8.851   Mean   : 0.5267  
 3rd Qu.:12027   3rd Qu.: 671.0            3rd Qu.: 0.6500   3rd Qu.: 0.5800   3rd Qu.:8.400   3rd Qu.: 0.14675   3rd Qu.:1.0006   3rd Qu.:11.000   3rd Qu.: 0.8800  
 Max.   :16128   Max.   :1568.0            Max.   : 3.6800   Max.   : 3.8600   Max.   :9.300   Max.   : 1.35100   Max.   :1.0992   Max.   :21.000   Max.   : 4.2100  
                                                                                               NA's   :299                                          NA's   :604      
    Alcohol      Etiqueta  CalifProductor  Clasificacion  Region     PrecioBotella   
 Min.   : 0.80   B :1491   Min.   :0.000   *   :1535     1   :2059   Min.   : 1.000  
 1st Qu.: 9.90   M :1587   1st Qu.:2.000   **  :1754     2   :2067   1st Qu.: 1.420  
 Median :11.50   MB: 231   Median :3.000   *** :1074     3   :2132   Median : 2.190  
 Mean   :11.92   MM: 256   Mean   :2.759   ****: 322     NA's: 107   Mean   : 2.611  
 3rd Qu.:13.60   R :2800   3rd Qu.:3.000   NA's:1680                 3rd Qu.: 3.440  
 Max.   :26.50             Max.   :9.000                             Max.   :11.440
603KB
DatosVino.xlsx
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