Definición:

Disponemos de datos de producción por país de CO2. No sabemos nada más de este conjunto de datos por lo que nuestra misión, en primer lugar, va a ser explorar el dataset para conocer su estructura.

Una vez que conozcamos su estructura podremos empezar a hacerle preguntas. Contestarlas será la segunda parte del proyecto.

En último lugar reorganizaremos los datos que nos parezcan más relevantes para tenerlos listos en caso de que necesitemos volver a ellos para profundizar en nuestras preguntas.

Objetivos:

• Familiarizarnos con los tipos de datos
• Familiarizarnos con la exploración de datos y sus problemáticas prácticas

Desarrollo:

En primer lugar debemos cargar los datos. Para ello, colocaremos el archivo de datos en el mismo directorio en el que tengamos el notebook.

Hecho esto, tecleamos y se ejecuta lo siguiente:

import json
with open("Data_CO2_Proyecto_1.json") as f:
         data = json.load(f)

Es importante que respetar la indentación de la tercera línea, que debe tener el tamaño de una tabulación.

Una vez que el código se haya ejecutado correctamente, los datos estarán cargados en la variable data y podremos empezar a trabajar con ellos.

La siguiente parte del proyecto será la exploración: conoceremos la arquitectura de los datos .