📏 Rango Interquartíl (IQR) con Pandas y Polars
- Brayan Neciosup
- 23 jul
- 1 Min. de lectura
Actualizado: 23 jul
En esta sección práctica de los fundamentos de análisis de datos, trabajé con el cálculo del rango interquartíl (IQR) para detectar valores atípicos en conjuntos de datos.
El IQR es una técnica estadística clave que te permite encontrar y filtrar valores extremos, lo cual es crítico en la limpieza de datos antes de cualquier análisis o modelado. A continuación, se detalla cada parte para hallar estos valores atípicos y normales mediante IQR:
🔹 Cálculo del IQR paso a paso
🔹 Filtrado de outliers con reglas estadísticas
🔹 Comparación de sintaxis en Pandas y Polars
Este enfoque permite tener un mejor control de la calidad del dataset antes de pasar a análisis más complejos o modelos de predicción.
📂 Puedes revisar el código y explicación detallada aquí:
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