Análisis de divorcios en México con Python y datos del INEGI (Proyecto real de Ciencia de Datos) ¿Alguna vez te has preguntado qué estados de México tienen las tasas de divorcio más altas y cómo analizarlo con datos reales? En este proyecto práctico de Ciencia de Datos con Python , trabajé directamente con microdatos oficiales del INEGI para responder esa pregunta. El resultado es un mapa interactivo profesional que permite explorar visualmente los divorcios en México, normalizados por cada 1,000 habitantes , usando herramientas reales que se utilizan en el mundo laboral. ¿Qué aprenderás con este proyecto? Consolidación masiva de datos: lectura automática de más de 9 archivos CSV desde una carpeta. Limpieza de datos reales: solución a errores de codificación (UTF-8 vs Latin1) y cruces con catálogos oficiales del INEGI. Análisis estadístico: normalización de tasas por población para comparaciones correctas entre estados. Visualización geoespacial: creación d...

  Introducción El matrimonio, más allá de ser un vínculo afectivo, es un acto jurídico que genera datos valiosos para entender la evolución de la sociedad mexicana. Tras analizar los divorcios en mi artículo anterior te comparto la liga Análisis divorcios en México , surge una pregunta obligada: ¿Cómo se están comportando las uniones en nuestro país? En este post, utilizaremos Python y Jupyter Notebook para explorar el conjunto de datos oficiales del INEGI. A través de la limpieza de datos y visualizaciones, identificaremos tendencias, cambios generacionales y el impacto de factores externos en la formalización de estas uniones. Metodología: El Camino de los Datos Para obtener resultados confiables, seguí una estructura de trabajo clara: Extracción: Obtención de microdatos desde el portal oficial del INEGI. Exploración (EDA): Análisis previo de la estructura de los archivos comprimidos. Procesamiento: Lectura y limpieza profunda con la librería Pandas . Visualización: Creación...