Análisis de datos en el área de la economía, usando utilizando pandas, Numpy y matplotib

 

EJERCICIO 1.-

Use

vamos a desarrollar un ejemplo de análisis en el campo de la economía utilizando pandas, Numpy y matplotib. supongamos que tenemos un conjunto de datos ficticios relacionados con la inflación. A continuación, te proporcionare un ejemplo de código en python para realizar este análisis

ChatGPT

¡Claro! Estoy aquí para ayudarte con eso. Para empezar, necesitaremos algunos datos ficticios sobre la inflación. Supongamos que tenemos un conjunto de datos con años y tasas de inflación. Aquí hay un ejemplo de cómo podríamos estructurar esos datos:

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

 

# Crear datos ficticios

datos = {

    'Año': np.arange(2010, 2021),

    'Tasa_Inflacion': [2.5, 3.0, 2.8, 3.5, 4.0, 3.2, 2.5, 2.0, 1.8, 2.2, 2.5]

}

# Crear un DataFrame de Pandas

df = pd.DataFrame(datos)

 

# Mostrar los primeros registros del DataFrame

print(df.head())

En este ejemplo, hemos creado un conjunto de datos ficticios con años y tasas de inflación para cada año de 2010 a 2020.

 

Ahora, podríamos realizar algunos análisis básicos utilizando las bibliotecas que mencionaste. Por ejemplo, podríamos calcular la media, la desviación estándar y trazar un gráfico de la evolución de la tasa de inflación a lo largo de los años:

# Calcular la media y la desviación estándar

media_inflacion = df['Tasa_Inflacion'].mean()

desviacion_estandar_inflacion = df['Tasa_Inflacion'].std()

 

print(f'Media de la tasa de inflación: {media_inflacion:.2f}')

print(f'Desviación estándar de la tasa de inflación: {desviacion_estandar_inflacion:.2f}')

 

# Graficar la evolución de la tasa de inflación a lo largo de los años

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(df['Año'], df['Tasa_Inflacion'], marker='o', linestyle='-', color='b')

plt.title('Evolución de la Tasa de Inflación (2010-2020)')

plt.xlabel('Año')

plt.ylabel('Tasa de Inflación')

plt.grid(True)

plt.show()

Este código calculará la media y la desviación estándar de la tasa de inflación y luego trazará un gráfico de línea que muestra cómo la tasa de inflación ha cambiado a lo largo de los años.

Recuerda que estos son solo ejemplos básicos y puedes realizar análisis más detallados según tus necesidades específicas. ¡Espero que esto te ayude! Si tienes más preguntas o necesitas ajustar el análisis, no dudes en preguntar.

# Histograma de la distribución de tasas de inflación

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.hist(df['Tasa_Inflacion'], bins=10, edgecolor='black', color='skyblue')

plt.title('Distribución de Tasas de Inflación (2010-2020)')

plt.xlabel('Tasa de Inflación')

plt.ylabel('Frecuencia')

plt.grid(True)

plt.show()

 

Este código generará un histograma que muestra cómo se distribuyen las tasas de inflación en el conjunto de datos.

 

Además, podríamos querer calcular la tasa de cambio porcentual de la inflación de un año a otro y agregar esa información al DataFrame:

# Calcular la tasa de cambio porcentual de la inflación de un año a otro

df['Cambio_Porcentual'] = df['Tasa_Inflacion'].pct_change() * 100

 

# Mostrar el DataFrame actualizado

print(df)

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