--- title: "Guía para el análisis de datos con Python en 2026" slug: analysis-with-python date: 2025-05-11T13:54:42+00:00 modified: 2025-11-04T08:51:09+00:00 permalink: https://brightdata.es/blog/datos-web/analysis-with-python type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.es/blog "Blog") / [Datos web](https://brightdata.es/blog/datos-web) [Datos web](https://brightdata.es/blog/datos-web) # Guía para el análisis de datos con Python en 2026 Domine el análisis de datos con Python en esta guía paso a paso. Aprenda las bibliotecas clave, las mejores prácticas y cómo extraer información de conjuntos de datos del mundo real. 5 min de lectura [ ![Federico Trotta](https://media.brightdata.es/2024/12/Federico-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/federico-trotta) [Federico Trotta Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/federico-trotta) ![Data Analysis With Python blog image](https://media.brightdata.es/2025/03/Data-Analysis-With-Python.svg) En esta guía sobre análisis de datos con Python, verás: - Por qué utilizar Python para el análisis de datos - Bibliotecas comunes para el análisis de datos con Python - Tutorial paso a paso para realizar análisis de datos en Python - El proceso a seguir para analizar los datos Sumerjámonos. ## Por qué utilizar Python para el análisis de datos El análisis de datos suele realizarse con dos lenguajes de programación principales: 1. [R](https://www.r-project.org/): más adecuado para investigadores y estadísticos. 2. [Python](https://www.python.org/): Lo mejor para el resto de profesionales En concreto, a continuación se exponen las principales razones para utilizar Python en el análisis de datos: - **Curva de aprendizaje poco pronunciada**: Python tiene una sintaxis sencilla y legible, por lo que es accesible tanto para principiantes como para expertos. - **Versatilidad**: Python puede manejar una gran variedad de tipos y formatos de datos, como CSV, Excel, JSON, bases de datos SQL y Parquet, entre otros. Además, es adecuado para tareas que van desde la simple limpieza de datos hasta aplicaciones complejas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. - **Escalabilidad**: Python es escalable y puede manejar tanto pequeños conjuntos de datos como tareas de procesamiento de datos a gran escala. Por ejemplo, librerías como [Dash](https://www.dask.org/) y [PySpark](https://pypi.org/project/pyspark/) te ayudan a tratar Big Data sin esfuerzo. - **Apoyo de la comunidad**: Python cuenta con una amplia y activa comunidad de desarrolladores y científicos de datos que contribuyen a su ecosistema. - **Aprendizaje automático e integración de IA**: Python es el lenguaje de referencia para el aprendizaje automático y la IA, con bibliotecas como [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/), [PyTorch](https://pytorch.org/) y [Keras](https://keras.io/), que permiten realizar análisis avanzados y modelos predictivos. - **Reproducibilidad y colaboración**: [Los cuadernos Jupyter](https://jupyter.org/) ayudan a compartir y reproducir fragmentos de análisis de datos, lo que es importante para la colaboración en la ciencia de datos. - **Entorno único para diferentes** propósitos: Python ofrece la posibilidad de utilizar el mismo entorno para diferentes propósitos. Por ejemplo, puedes utilizar el mismo [Jupyter Notebook para extraer datos de la web](/blog/datos-web/web-scraping-with-jupyter-notebooks) y luego analizarlos. En el mismo entorno, también puedes hacer [predicciones con modelos de aprendizaje automático](/blog/datos-web/web-scraping-for-machine-learning). ## Bibliotecas comunes para el análisis de datos con Python Python es muy utilizado en el campo de la analítica también por su amplio ecosistema de librerías. Aquí están las bibliotecas más comunes para el análisis de datos en Python: - [**NumPy**](https://numpy.org/): Para cálculos numéricos y manejo de matrices multidimensionales. - [**Pandas**](https://pandas.pydata.org/): Para manipulación y análisis de datos, especialmente con datos tabulares. - **[Matplotlib](https://seaborn.pydata.org/) y [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/)**: Para la visualización de datos y la creación de gráficos perspicaces. - [**SciPy**](https://scipy.org/): Para computación científica y análisis estadístico avanzado. - [**Plotly**](https://plotly.com/): Para crear gráficos animados. Véalos en acción en la siguiente sección guiada. ## Análisis de Datos con Python: Un Ejemplo Completo Ahora ya sabe por qué utilizar Python para el análisis de datos y las bibliotecas comunes que apoyan esa tarea. Sigue este tutorial paso a paso para aprender a realizar análisis de datos con Python. En esta sección, analizará la información sobre propiedades de Airbnb recuperada de un conjunto de datos gratuitos de Bright Data. ### Requisitos Para seguir esta guía, debe tener [Python 3.6](https://www.python.org/downloads/) o superior instalado en su máquina. ### Paso 1: Configurar el entorno e instalar las dependencias Supongamos que llama a la carpeta principal de su proyecto `data_analysis/`. Al final de este paso, la carpeta tendrá la siguiente estructura: ```none data_analysis/ ├── analysis.ipynb └── venv/ ``` Dónde: - `analysis.ipynb` es el Jupyter Notebook que contiene todo el código Python de análisis de datos. - `venv/` contiene el entorno virtual de Python. Puede crear el directorio [del entorno virtual](https://docs.python.org/3/library/venv.html) `venv/` de la siguiente manera: ```none python -m venv venv ``` Para activarlo en Windows, ejecute ```none venvScriptsactivate ``` De forma equivalente, en macOS/Linux, ejecute: ```none source venv/bin/activate ``` En el entorno virtual activado, instale todas las bibliotecas necesarias: ```none pip install pandas jupyter matplotlib seaborn numpy ``` Para crear el archivo `analysis.ipynb`, primero debe entrar en la carpeta `data_analysis/`: ```none cd data_analysis ``` A continuación, inicializa un nuevo Jupyter Notebook con este comando: ```none jupyter notebook ``` Ahora puedes acceder a tu Jupyter Notebook App en `http://locahost:8888` en tu navegador. Cree un nuevo archivo haciendo clic en la opción “Nuevo > Python 3 (ipykernel)”: ![Creación de un nuevo archivo a través del núcleo ipython](https://media.brightdata.com/2025/03/Creating-a-new-file-via-the-ipython-kernel-1024x765.png)Por defecto, el nuevo archivo se llamará `untitled.ipynb`. Puede cambiarle el nombre en el panel de control de la siguiente manera: ![Cambiar el nombre de un archivo de Jupyter Notebook](https://media.brightdata.com/2025/03/Renaming-a-Jupyter-Notebook-file-1024x388.png)¡Genial! Ya estás preparado para el análisis de datos con Python. ### Paso 2: Descargar los datos y abrirlos El conjunto de datos utilizado para este tutorial procede [del mercado de conjuntos de datos de Bright Data](/products/datasets). Para descargarlo, regístrese gratuitamente en la plataforma y vaya a su panel de usuario. A continuación, siga la ruta “Conjuntos de datos web > Conjunto de datos” para acceder al mercado de conjuntos de datos: ![La sección del mercado](https://media.brightdata.com/2025/03/The-marketplace-section-1024x300.png)Desplácese hacia abajo y busque la tarjeta “Información sobre propiedades Airbnb”: ![El conjunto de datos "Airbnb Properties Information](https://media.brightdata.com/2025/03/The-Airbnb-Properties-Information-dataset-1024x429.png)Para descargar el conjunto de datos, haga clic en la opción “Descargar muestra > Descargar como CSV”: ![Descargar los datos](https://media.brightdata.com/2025/03/Downloading-the-data-1024x429.png)Ahora puede renombrar el archivo descargado, por ejemplo, como `airbnb.csv`. Para abrir el archivo CSV en Jupyter Notebook, escriba lo siguiente en una nueva celda: ```none import pandas as pd # Open CSV data = pd.read_csv("airbnb.csv") # Show head data.head() ``` En este fragmento: - El método [`read_csv()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html) abre el archivo CSV como un conjunto de datos pandas. - El método [`head(`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.head.html) ) muestra las 5 primeras filas del conjunto de datos. A continuación se muestra el resultado esperado: ![Las primeras filas del conjunto de datos Aribnb](https://media.brightdata.com/2025/03/The-first-rows-in-the-Aribnb-dataset-1024x588.png)Como puede ver, este conjunto de datos tiene 45 columnas. Para verlas todas, tiene que desplazar la barra hacia la derecha. Sin embargo, en este caso, el número de columnas es elevado, y sólo desplazando la barra hacia la derecha no podrá ver todas las columnas, ya que algunas han quedado ocultas. Para visualizar realmente todas las columnas, escriba lo siguiente en una celda aparte: ```none # Show all columns pd.set_option("display.max_columns", None) # Display the data frame print(data) ``` ### Paso 3: Gestionar `los NaN` En informática, `NaN` significa “Not a Number” (no es un número). Al realizar análisis de datos con Python, puede encontrarse con conjuntos de datos con valores vacíos, cadenas donde debería encontrar números o celdas ya etiquetadas como `NaN` (véase, por ejemplo, la columna de `descuento` en la imagen anterior). Como su objetivo es analizar datos, tiene que tratar `los NaN`correctamente. Tienes principalmente tres formas de hacerlo: 1. Borra todas las filas que contengan `NaNs`. 2. Sustituye `los NaN`de una columna por la media calculada sobre los otros números de la misma columna. 3. Búsqueda de nuevos datos para enriquecer el conjunto de datos de origen. En aras de la simplicidad, vamos a seguir el primer enfoque. En primer lugar, debe comprobar si todos los valores de la columna de `descuento` son `NaN`. Si es así, puedes borrar toda la columna. Para comprobarlo, escribe lo siguiente en una nueva celda: ```none import numpy as np is_discount_all_nan = data["discount"].isna().all() print(f"Is the 'discount' column all NaNs? {is_discount_all_nan}") ``` En este fragmento, el método [`isna().all()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.isna.html) analiza `los NaN`de la columna de `descuento`, que se ha filtrado del conjunto de datos con `data["discount"]`. El resultado que obtendrás es `True`, lo que significa que la columna `descuento` \*\*\*\*puede ser eliminada ya que todos sus valores son `NaNs`. Para conseguirlo, escribe ```none data = data.drop(columns=["discount"]) ``` El conjunto de datos original se ha sustituido por uno nuevo sin la columna de `descuento`. Ahora puedes analizar todo el conjunto de datos y ver si hay algún otro `NaN` en las filas de esta forma: ```none total_nans = data.isna().sum().sum() print(f"Total number of NaN values in the data frame: {total_nans}") ``` El resultado que recibirás es: ```none Total number of NaN values in the data frame: 1248 ``` Esto significa que hay otros 1248 `NaN`en el marco de datos. Para eliminar las filas que contienen al menos un `NaN`, escriba: ```none data = data.dropna() ``` Ahora, el marco de `datos` no tiene `NaNs`y está listo para el análisis de datos de Python sin ninguna preocupación de resultados sesgados. Para verificar que el proceso ha ido bien, puedes escribir: ```none print(data.isna().sum().sum()) ``` El resultado esperado es 0. ### Paso 4: Exploración de datos Antes de visualizar los datos de Airbnb, debe familiarizarse con ellos. Una buena práctica es empezar visualizando las estadísticas de su conjunto de datos de esta manera: ```none # Show statistics of the entire dataset statistics = data.describe() # Print statistics print(statistics) ``` Este es el resultado esperado: ```none price ratings lat long guests count 182.000000 182.000000 182.000000 182.000000 182.000000 mean 147.523352 4.804505 6.754955 -68.300942 6.554945 std 156.574795 0.209834 27.795750 24.498326 3.012818 min 16.000000 4.000000 -21.837300 -106.817450 2.000000 25% 50.000000 4.710000 -21.717270 -86.628968 4.000000 50% 89.500000 4.865000 30.382710 -83.479890 6.000000 75% 180.750000 4.950000 30.398860 -43.925480 8.000000 max 1003.000000 5.000000 40.481580 -43.801300 16.000000 property_id host_number_of_reviews host_rating hosts_year count 1.820000e+02 182.000000 182.000000 182.000000 mean 1.323460e+17 3216.879121 4.776099 7.324176 std 3.307809e+17 4812.876819 0.138849 2.583280 min 3.089381e+06 2.000000 4.290000 1.000000 25% 3.107102e+07 73.000000 4.710000 6.000000 50% 4.375321e+07 3512.000000 4.710000 9.000000 75% 4.538668e+07 3512.000000 4.890000 9.000000 max 1.242049e+18 20189.000000 5.000000 11.000000 host_response_rate total_price count 182.000000 182.000000 mean 98.538462 859.317363 std 8.012156 1498.684990 min 25.000000 19.000000 25% 100.000000 111.500000 50% 100.000000 350.000000 75% 100.000000 934.750000 max 100.000000 13165.000000 ``` El método [`describe()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.describe.html) informa de las estadísticas relacionadas con las columnas que tienen valores numéricos. Esta es la primera forma que tiene de empezar a entender sus datos. Por ejemplo, la columna `host_rating` informa de las siguientes estadísticas interesantes: - El conjunto de datos tiene un total de 182 reseñas (el valor de `recuento` ). - La puntuación máxima es 5, la mínima 4,29 y la media 4,77. Aún así, las estadísticas anteriores pueden no ser satisfactorias. Por lo tanto, intente visualizar un gráfico de dispersión de la columna `host_rating` para ver si hay algún patrón interesante que desee investigar más adelante. A continuación se explica cómo crear un gráfico de dispersión con `seaborn`: ```none import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Define figure size plt.figure(figsize=(15, 10)) # Plot the data sns.scatterplot(data=data, x="host_rating", y="listing_name") # Labeling plt.title("HOST RATINGS SCATTERPLOT", fontsize=20) plt.xlabel("Host ratings", fontsize=16) plt.ylabel("Houses", fontsize=16) # Show plot plt.show() ``` El fragmento anterior hace lo siguiente: - Define el tamaño de la imagen (en pulgadas) con el método [`figure()`](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html). - Crea un gráfico de dispersión utilizando seaborn a través del método [`scatterplot()`](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.scatterplot.html) configurado con ``` :Polylang placeholder do not modify ``` Este es el resultado esperado: ![El gráfico de dispersión resultante](https://media.brightdata.com/2025/03/The-resulting-scatterplot-1024x734.png)Gran argumento, ¡pero podemos hacerlo mejor! ### Paso 5: Transformación y visualización de datos El gráfico de dispersión anterior muestra que no hay un patrón particular en las valoraciones de los anfitriones. Sin embargo, la mayoría de las valoraciones son superiores a 4,7 puntos. Imagine que está planeando unas vacaciones y quiere alojarse en uno de los mejores lugares. Una pregunta que podría hacerse es: “¿Cuánto cuesta alojarse en una casa con una calificación de al menos 4,8?”. Para responder a esta pregunta, primero hay que transformar los datos. La transformación que puede hacer es crear un nuevo marco de datos en el que la valoración sea superior a 4,8. Este contendrá la columna `nombre_del_apartamento` con los nombres de los apartamentos y la columna `precio_total` con sus precios. Obtén ese subconjunto y muestra sus estadísticas con: ```none # Filter the DataFrame high_ratings = data[data["host_rating"] > 4.8][["listing_name", "total_price"]] # Caltulate and print statistics high_ratings_statistics = high_ratings.describe() print(high_ratings_statistics) ``` El fragmento anterior crea un nuevo marco de datos llamado `high_ratings` de la siguiente manera: - `data["host_rating"] > 4.8` filtra los valores superiores a 4.8 en la columna `host_ratings` del conjunto de `datos`. - `[["` `nombre_listado``", "precio_total"]]` selecciona sólo las columnas `nombre_listado` y `precio_total` del marco de datos `high_ratings`. A continuación se muestra el resultado esperado: ```none total_price count 78.000000 mean 321.061026 std 711.340269 min 19.000000 25% 78.250000 50% 116.000000 75% 206.000000 max 4230.000000 ``` Las estadísticas muestran que el precio medio total de los apartamentos seleccionados es de 321 $, con un mínimo de 19 $ y un máximo de 4230 $. ¡Esto requiere un análisis más profundo! Visualice un gráfico de dispersión de los precios de las casas con valoraciones altas empleando el mismo fragmento que utilizó antes. Todo lo que necesitas hacer es cambiar las variables utilizadas en el gráfico de la siguiente manera: ```none # Define figure size plt.figure(figsize=(12, 8)) # Plot the data sns.scatterplot(data=high_ratings, x='total_price', y='listing_name') # Labeling plt.title('HIGH RATING HOUSES PRICES', fontsize=20) plt.xlabel('Prices', fontsize=16) plt.ylabel('Houses', fontsize=16) # Show grid for better visualization sns.set_style("ticks", {'axes.grid': True}) # Show plot plt.show() ``` Y ésta es la trama resultante: ![El gráfico de dispersión resultante](https://media.brightdata.com/2025/03/The-resulting-scatterplot-2-1024x573.png)Este gráfico muestra dos hechos interesantes: 1. Los precios son en su mayoría inferiores a 500 dólares. 2. La “Cabaña entera en Sevierville” y la “Cabaña entera en Pigeon” presentan precios muy superiores a los 1.000 dólares. Una forma mejor de visualizar el rango de precios es mostrando un [gráfico de caja](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.boxplot.html). Así es como puede hacerlo: ```none # Define figure size plt.figure(figsize=(15, 10)) # Plotting the boxplot sns.boxplot(data=high_ratings, x='total_price', y='listing_name') # Labeling plt.title('HIGH RATING HOUSES PRICES - BOXPLOT', fontsize=20) plt.xlabel('Prices', fontsize=16) plt.ylabel('Houses', fontsize=16) # Show plot plt.show() ``` Esta vez, el gráfico resultante será: ![El boxplot resultante](https://media.brightdata.com/2025/03/The-resulting-boxplot-1024x590.png)Si te preguntas por qué una misma casa puede tener costes diferentes, tienes que recordar que filtraste por las valoraciones de los usuarios. Esto significa que distintos usuarios pagaron de forma diferente y dejaron valoraciones distintas. Además, la importante variación de precios de la “Cabaña entera en Sevierville”, que oscila entre menos de 1.000 y más de 4.000 dólares, puede deberse a la duración de la estancia. En concreto, el conjunto de datos original incluye una columna llamada `travel_details`, que contiene información sobre la duración de la estancia. El amplio rango de precios podría indicar que algunos usuarios alquilaron la casa durante un periodo prolongado. Un análisis más profundo utilizando Python podría ayudar a descubrir más datos al respecto. ### Paso 6: Investigaciones adicionales mediante la matriz de correlaciones El análisis de datos en Python consiste en hacerse preguntas y buscar respuestas en los datos que se tienen. Una forma eficaz de plantear estas preguntas es visualizar la [matriz de correlaciones](https://www.displayr.com/what-is-a-correlation-matrix/). La matriz de correlaciones es una tabla que muestra los coeficientes de correlación de distintas variables. El coeficiente de correlación más utilizado es el [coeficiente de correlación de Pearson (CCP)](https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/pearson-correlation), que mide la correlación lineal entre dos variables. Sus valores oscilan entre -1 y +1, lo que significa: - +1: Si el valor de una variable aumenta, la otra aumenta linealmente. - -1 : Si el valor de una variable aumenta, la otra disminuye linealmente. - 0: No se puede decir nada sobre la relación lineal de las dos variables (requiere un análisis no lineal). En estadística, los valores de correlación lineal definen lo siguiente: - 0,1-0,5: baja correlación. - 0,6-1: alta correlación. - 0: sin correlación. Para visualizar la matriz de correlaciones del marco de `datos`, puede escribir lo siguiente: ```none # Set the images dimensions plt.figure(figsize=(12, 10)) # Labeling plt.title('CORRELATION MATRIX', fontsize=20) plt.xticks(fontsize=16) # x-axis font size plt.yticks(fontsize=16) # y-axis font size # Applying mask mask = np.triu(np.ones_like(numeric_data.corr())) dataplot = sns.heatmap(numeric_data.corr(), annot=True, fmt='.2f', mask=mask, annot_kws={"size": 12}) #Add this code before creating the correlation matrix numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # Correlation matrix dataplot = sns.heatmap(data.corr(), annot=True, fmt='.2f', mask=mask, annot_kws={"size": 12}) ``` El fragmento anterior hace lo siguiente: - El método [`np.triu()`](https://numpy.org/doc/2.1/reference/generated/numpy.triu.html) se utiliza para diagonalizar una matriz. Esto se utiliza para una mejor visualización de la matriz para que se muestre como un triángulo y no como un cuadrado. - El método [`sns.heatmap()`](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html) crea un mapa de calor. También se utiliza para una mejor visualización. Dentro de él, el método [`data.corr()`](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html) es el que realmente calcula los coeficientes de Pearson para cada columna de `los datos` del marco de `datos`. A continuación se muestra el resultado que obtendrá: ![La matriz de correlaciones resultante](https://media.brightdata.com/2025/03/The-resulting-correlation-matrix.png)La idea principal a la hora de interpretar una matriz de correlaciones es encontrar variables que tengan una alta correlación, ya que éstas serán el punto de partida para nuevos análisis más profundos. Por ejemplo: - Las variables `lat` y `long` tienen una correlación de -0,98. Esto es de esperar, ya que la latitud y la longitud están fuertemente correlacionadas a la hora de definir una ubicación específica en la Tierra. - Las variables `host_rating` y `long` tienen una correlación de -0,69. Se trata de un resultado interesante, que significa que la valoración del anfitrión está muy correlacionada con la variable longitud. Así pues, parece que las casas situadas en una determinada zona del mundo tienen valoraciones de anfitrión elevadas. - Las variables `lat` y `long` tienen, respectivamente, una correlación de 0,63 y -0,69 con el `precio`. Esto basta para afirmar que el precio por día está muy influido por la ubicación. En su análisis, también debe buscar variables no correlacionadas. Por ejemplo, el coeficiente de las variables `is_supperhost` y `precio` es -0,18, lo que significa que los superhosts no tienen los precios más altos. Ahora que los conceptos principales están claros, te toca explorar y analizar los datos. ### Paso 7: Póngalo todo junto Este es el aspecto que tendrá el Jupyter Notebook definitivo para el análisis de datos con Python: ![Jupyter Notebook - Parte 1](https://media.brightdata.com/2025/03/Jupyter-Notebook-%E2%80%94-Part-1.png)![Jupyter Notebook - Parte 2](https://media.brightdata.com/2025/03/Jupyter-Notebook-%E2%80%94-Part-2.png)![Jupyter Notebook - Parte 2](https://media.brightdata.com/2025/03/Jupyter-Notebook-%E2%80%94-Part-2-b.png)![Jupyter Notebook - Parte 2](https://media.brightdata.com/2025/03/Jupyter-Notebook-%E2%80%94-Part-2-c.png)![Jupyter Notebook - Parte 3](https://media.brightdata.com/2025/03/Jupyter-Notebook-%E2%80%94-Part-3.png)![Jupyter Notebook - Parte 4](https://media.brightdata.com/2025/03/Jupyter-Notebook-%E2%80%94-Part-4.png)![Jupyter Notebook - Parte 5](https://media.brightdata.com/2025/03/Jupyter-Notebook-%E2%80%94-Part-5.png)![Jupyter Notebook - Parte 6](https://media.brightdata.com/2025/03/Jupyter-Notebook-%E2%80%94-Part-6.png)![Jupyter Notebook - Parte 7](https://media.brightdata.com/2025/03/Jupyter-Notebook-%E2%80%94-Part-7.png)Obsérvese la presencia de diferentes celdas, cada una con su salida. ## El proceso de análisis de datos con Python La sección anterior le ha guiado a través del proceso de análisis de datos con Python. Aunque puede haber parecido un enfoque paso a paso impulsado por la oportunidad, en realidad se construyó sobre las siguientes mejores prácticas: 1. **Recuperación de datos**: Si tienes la suerte de tener los datos que necesitas en una base de datos, ¡qué suerte! Si no es así, tendrá que recuperarlos utilizando [métodos](/blog/datos-web/data-sourcing) populares [de obtención de datos, como](/blog/datos-web/data-sourcing)[el web scraping](/blog/datos-web/data-sourcing). 2. **Limpieza de datos**: Manejar `NaNs`, [agregar](/blog/datos-web/data-aggregation) [datos](/blog/datos-web/data-aggregation) y aplicar los primeros filtros del conjunto de datos inicial. 3. **Exploración de datos**: La exploración de datos -a veces también llamada [descubrimiento de datos- es](/blog/datos-web/data-discovery)la parte más importante del análisis de datos con Python. Requiere producir gráficos básicos que te ayuden a entender cómo están estructurados tus datos o si siguen patrones particulares. 4. **Manipulación de datos**: Después de captar las ideas principales de los datos que está analizando, tiene que manipularlos. Esta parte requiere filtrar conjuntos de datos y, a menudo, combinar más de dos conjuntos de datos en uno solo (como si se realizaran uniones de tablas en SQL). 5. **Visualización de datos**: Esta es la parte final, en la que presentas visualmente tus datos haciendo múltiples gráficos sobre los conjuntos de datos manipulados. ## Conclusión En esta guía sobre análisis de datos con Python, has aprendido por qué deberías utilizar Python para analizar datos y qué bibliotecas comunes puedes utilizar para ello. También has recorrido un tutorial paso a paso y has aprendido el proceso a seguir si quieres realizar análisis de datos en Python. Ya has visto que Jupyter Notebook te ayuda a crear subconjuntos de tus datos, visualizarlos y descubrir poderosas perspectivas. Todo ello manteniendo todo estructurado en el mismo entorno. Ahora bien, ¿dónde puede encontrar conjuntos de datos listos para usar? Bright Data le ayuda. Bright Data opera una red proxy grande, rápida y fiable, utilizada por muchas empresas de la lista Fortune 500 y más de 20.000 clientes. Que se utiliza para recuperar éticamente los datos de la Web y ofrecerlos en un vasto mercado de conjuntos de datos, que incluye: - [Conjuntos de datos empresariales](/products/datasets/business): Datos de fuentes clave como LinkedIn, CrunchBase, Owler y Indeed. - [Conjuntos de datos de comercio electrónico](/products/datasets/ecommerce): Datos de Amazon, Walmart, Target, Zara, Zalando, Asos y muchos más. - [Conjuntos de datos inmobiliarios](/products/datasets/real-estate): Datos de sitios web como Zillow, MLS y más. - [Conjuntos de datos de redes sociales](/products/datasets/social-media): Datos de Facebook, Instagram, YouTube y Reddit. - [Conjuntos de datos financieros](/products/datasets/financial): Datos de Yahoo Finanzas, Market Watch, Investopedia y más. Cree hoy mismo una cuenta gratuita en Bright Data y explore nuestros conjuntos de datos. Contactar ventasPrueba gratuita![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Tabla de Contenidos [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Gu%C3%ADa+para+el+an%C3%A1lisis+de+datos+con+Python+en+2026&u=https://brightdata.es/blog/datos-web/analysis-with-python) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Gu%C3%ADa+para+el+an%C3%A1lisis+de+datos+con+Python+en+2026&url=https://brightdata.es/blog/datos-web/analysis-with-python) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Gu%C3%ADa+para+el+an%C3%A1lisis+de+datos+con+Python+en+2026&url=https://brightdata.es/blog/datos-web/analysis-with-python) ## Usted también puede estar interesado en [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.es/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.es/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Acceso Web Listo para Producción en OpenHuman a Través de la CLI de Bright Data") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.es/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Acceso Web Listo para Producción en OpenHuman a Través de la CLI de Bright Data Integra la CLI de Bright Data con OpenHuman para habilitar acceso web listo para producción y recopilación de datos para agentes de IA. 09-Sep-2026 14 min de lectura ](https://brightdata.es/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.es/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.es/blog/datos-web/multimodal-web-scraping-with-minimax "Scraping Web Multimodal con MiniMax") [Datos web ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.es/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Scraping Web Multimodal con MiniMax Combina Bright Data Web Unlocker con la visión de MiniMax M3 para extraer datos estructurados de imágenes y capturas de pantalla de páginas web. 09-Sep-2026 5 min de lectura ](https://brightdata.es/blog/datos-web/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.es/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.es/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "Las 10 mejores herramientas CLI para Codex en 2026 – Probadas y clasificadas") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.es/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### Las 10 mejores herramientas CLI para Codex en 2026 – Probadas y clasificadas Las 10 herramientas CLI que hacen a Codex más rápido y capaz, comenzando con la Bright Data CLI para acceso web real desde dentro del sandbox. 06-Sep-2026 24 min de lectura ](https://brightdata.es/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)