Enlace ChatGpt: https://chat.openai.com/share/81f540df-25f6-4724-8442-43fd38990b5d
Proyecto: Censo Poblacional con Python
1. Definición del Problema
Objetivo: Realizar un censo poblacional ficticio y analizar
los datos para obtener información relevante.
Datos ficticios: Nombre, edad, género, estado civil, nivel
educativo, ingresos, etc.
2. Estructura del Proyecto
├── censo_poblacional
│ ├── datos
│ │ ├── poblacion.csv
│ ├── scripts
│ │ ├── cargar_datos.py
│ │ ├── analisis_datos.py
│ │ ├── visualizacion.py
├── main.py
- datos: Contiene el archivo CSV con datos ficticios.
- scripts: Scripts Python para cargar, analizar y visualizar datos.
- main.py: Script principal para ejecutar el proyecto.
3. Cargar Datos
- Crear un archivo CSV (poblacion.csv) con datos ficticios.
- Escribir un script (cargar_datos.py) para cargar los datos desde el archivo CSV a una estructura de datos en Python (puede ser un diccionario, lista de diccionarios, DataFrame de pandas, etc.).
4. Analizar Datos
Escribir un script (analisis_datos.py) para realizar
análisis básicos:
- Cantidad total de personas.
- Promedio de edad.
- Distribución por género.
- Distribución por estado civil.
- Estadísticas de ingresos.
5. Visualización de Datos
- Utilizar bibliotecas como Matplotlib o Seaborn para crear gráficos relevantes.
- Escribir un script (visualizacion.py) para generar gráficos que representen la información obtenida en el análisis de datos.
- Ejemplos: histograma de edades, gráfico de barras para género, gráfico circular para estado civil, etc.
6. Ejecución del Proyecto
- En main.py, importar los scripts necesarios y ejecutar las funciones en el orden adecuado.
from scripts.cargar_datos import cargar_datos
from scripts.analisis_datos import analizar_datos
from scripts.visualizacion import generar_graficos
# Cargar datos
datos = cargar_datos("datos/poblacion.csv")
# Analizar datos
analisis = analizar_datos(datos)
# Generar visualizaciones
generar_graficos(analisis)
7. Resultados y Conclusiones
- Mostrar los resultados de los análisis y visualizaciones.
- Sacar conclusiones sobre la población ficticia.
Recursos
- Utilizar bibliotecas como pandas para manipulación de datos, y Matplotlib o Seaborn para visualizaciones.
- Documentar el código utilizando comentarios y docstrings.
- Puedes utilizar funciones y modularizar tu código para hacerlo más legible y fácil de mantener.
Este es solo un ejemplo básico. Puedes expandir y mejorar el
proyecto según tus necesidades y conocimientos específicos. ¡Buena suerte!
