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🏎️ Análisis del GP de Madrid 2026 con Python: abandonos, posiciones, puntos y campeonato de F1

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🏎️ Análisis del GP de Madrid 2026 con Python El Gran Premio de Madrid 2026 nos dejó varios datos interesantes que podemos analizar utilizando datos de Fórmula 1 y Python. En este análisis vamos a responder cuatro preguntas: 😱 ¿Quiénes abandonaron el GP de Madrid? 🔥 ¿Quién ganó más posiciones durante la carrera? 🏆 ¿Qué equipo consiguió más puntos? 📊 ¿Cuándo podría Mercedes asegurar matemáticamente el campeonato? La idea es utilizar los datos para encontrar historias que no siempre son evidentes al observar solamente el resultado final de la carrera o comparar lo que se vivio en la carrera con los datos. 😱 ¿Quiénes abandonaron el GP de Madrid 2026? No todos los pilotos consiguieron llegar a la bandera a cuadros en Madrid. El análisis de los resultados de la carrera muestra cuatro abandonos. Carlos Sainz Jr fue uno de los abandonos más destacados. El piloto de Williams comenzó desde la P20 y completó 45 vueltas. (Lastima por Sainz en su casa) Tambié...

Ejemplo Análisis de datos con Python, Jupyter. Datasciense de divorcios en México

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Los divorcios son un fenómeno social que refleja cambios en la estructura familiar y las dinámicas de pareja en México. Analizar estos datos nos permite entender patrones, tendencias y diferencias según el sexo de los integrantes, duración del matrimonio y otras variables relevantes. En este artículo, exploraremos un conjunto de datos oficiales sobre divorcios en México utilizando Python y Jupyter Notebook. A través de limpieza de datos, visualizaciones y análisis estadístico, obtendremos conclusiones que nos ayudan a comprender mejor la dinámica de estos eventos. A continuación, describo los pasos que seguí para realizar este análisis de manera clara y estructurada: Obtener los datos de una fuente oficial Analizar la información descargada  Leer los datos con Panda Limpiar Datos Hacer análisis con graficas Generar una descripción de estas gráficas para obtener algunas conclusiones Las Herramientas tecnológicas que vamos a utilizar son Python Jupyter  Matplotlib seaborn ...

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