PRA2 ¿Cómo realizar la limpieza y análisis de datos?

Autores

• Juan Luis Andión Tápiz | mail: [email protected]
• Raúl García Díaz | mail: [email protected]

Descripción

Asignatura: M2.851 / Fecha 16-06-2023

URL de la base de datos elegida: https://www.kaggle.com/datasets/rashikrahmanpritom/heart-attack-analysis-prediction-dataset

Descripción del repositorio:

• memoria.pdf: Documento con una descripción más detallada del proyecto.
  • /src/heart_notebook.ipynb: Archivo que contiene el código que ha hecho falta para realizar la práctica.
  • /src/requirements.txt: Lista de paquetes utilizados (python 3.10).
  • /data/heart.csv: Dataset extraído de la URL mencionada anteriormente.

Estructura del dataset

La información del dataset es la siguiente:

• age: Edad del paciente (0: Mujer. 1: Hombre).
• cp : Tipo de dolor en el pecho:
  • 0: Asintomático.
  • 1: Angina típica.
  • 2: Angina no típica.
  • 3: Dolor no relacionado con la angina.
• trestbps: Presión arterial en reposo (en mm Hg al ingreso al hospital).
• chol: Colesterol en suero en mg/dL.
• fbs: Nivel de azúcar en sangre en ayunas > 120 mg/dL (1 = True; 0 = False).
• thalach: Máximas pulsaciones registradas.
• exang: Angina inducida por ejercicio (1 = yes; 0 = no).
• oldpeak: Depresión del segmento ST inducida por ejercicio en relación al reposo.
• slope: La pendiente del segmento ST en el pico del ejercicio (2 = ascendente; 1 = plano; 0 = descendente).
• caa: Número de vasos principales (0-3) coloreados por fluoroscopia.
• thal: Talasemia (2 = normal; 1 = defecto fijo; 3 = defecto reversible).
• output: Diagnóstico de enfermedad cardíaca (estado de enfermedad angiografía)
  • 0: Menos probabilidad de un ataque al corazón.
  • 1: Mas probabilidad de un ataque al corazón.