un ejemplo (Odontologia ) Periodoncia analisis de datos con jupiter Notebook y un data set csv

En este ejemplo  pedimos a Chat GPT4  ,que genere un datset  (CSV) sobre el area de Periodoncia - Odontologia  de 100 pacientes de diferentes edades ,con varios aspectos que hacen al diagnostico y la severidad de las afecciones Periodontales , donde le pedimos que nos permita bajar el dataset  csv respectivo, para el analisis con Jupiter lap .Este el enlace de la interaccion. 

👇

En el presente  caso .Para desarrollar un ejemplo básico de análisis de datos en periodoncia utilizando Jupyter Notebook y un conjunto de datos CSV (dataset), podemos seguir los siguientes pasos:

Cómo leer, manipular y guardar un archivo de tipo CSV solamente usando Python

1.-Preparación del Dataset: Necesitaríamos un dataset relacionado con la periodoncia. Este podría incluir datos como la salud de las encías, profundidad de bolsas periodontales, nivel de inserción, pérdida ósea, datos del paciente como edad, historial médico, etc.

2.-Importación de Datos: Utilizamos Python y bibliotecas como pandas para importar y visualizar el dataset.
3.-Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Revisamos el dataset para entender su estructura, identificar valores faltantes, y obtener estadísticas descriptivas.
4.-Visualización de Datos: Creamos gráficos para visualizar relaciones y tendencias en los datos, empleando bibliotecas como matplotlib o seaborn.
5.-Análisis Estadístico: Realizamos análisis estadísticos para identificar correlaciones o patrones relevantes.

Dado que no tengo un dataset real de periodoncia, utilizaré datos simulados para la demostración. para el ejemplo. Contiene las siguientes columnas:

• Edad: La edad del paciente.
• Profundidad de la Bolsa Periodontal: Medida en milímetros, indicando la profundidad de las bolsas periodontales.
• Nivel de Inserción: También medido en milímetros, representa el nivel de inserción del diente.
• Pérdida Ósea: Categoría de pérdida ósea (Ninguna, Leve, Moderada, Severa).
• Fumador: Si el paciente es fumador o no.
• Diabetes: Si el paciente tiene diabetes o no.

Ahora, vamos a realizar un análisis exploratorio básico de estos datos:

1. Estadísticas Descriptivas: Veremos un resumen estadístico de las variables numéricas.
2. Visualización: Crearemos algunos gráficos para visualizar la distribución y las relaciones en los datos. ​
3. 
   
   
   
4. 
5. 
   
6. El análisis exploratorio del dataset ficticio nos proporciona información valiosa:

7. Estadísticas Descriptivas

   • Edad: Varía entre 18 y 69 años con una media de aproximadamente 41.6 años.
   • Profundidad de la Bolsa Periodontal: Tiene un promedio de 4.07 mm, con valores que varían entre 1.06 y 6.90 mm.
   • Nivel de Inserción: Varía entre 0 y 4.96 mm con una media de aproximadamente 2.55 mm.

   • Gráficos

   1. Relación entre Edad y Profundidad de Bolsa Periodontal: El gráfico muestra cómo varía la profundidad de la bolsa periodontal con la edad. Además, el color indica la categoría de pérdida ósea, lo que puede ayudar a identificar patrones entre la pérdida ósea y otras variables.

   2. Distribución de Pacientes por Pérdida Ósea: Este gráfico indica la cantidad de pacientes en cada categoría de pérdida ósea. Es útil para entender la distribución de la severidad de los casos en la muestra.

   • Este tipo de análisis puede ayudar a identificar patrones y correlaciones en los datos de periodoncia, lo que es esencial para la investigación y la toma de decisiones clínicas. En un caso real, se utilizarían datos reales y se aplicarían métodos estadísticos más avanzados para obtener insights más precisos y relevantes para la práctica clínica

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Creación de un dataset ficticio para el ejemplo

np.random.seed(0)

data = {

    'Edad': np.random.randint(18, 70, size=100),

    'Profundidad_Bolsa_Periodontal': np.random.uniform(1, 7, size=100),

    'Nivel_Insercion': np.random.uniform(0, 5, size=100),

    'Pérdida_Ósea': np.random.choice(['Ninguna', 'Leve', 'Moderada', 'Severa'], size=100),

    'Fumador': np.random.choice(['No', 'Sí'], size=100),

    'Diabetes': np.random.choice(['No', 'Sí'], size=100)

}

# Convertir en DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

# Visualización de las primeras filas del DataFrame

df.head()

Edad	Profundidad_Bolsa_Periodontal	Nivel_Insercion	Pérdida_Ósea	Fumador	Diabetes
0	62	3.028046	1.866454	Leve	Sí	No
1	65	5.048514	2.100377	Ninguna	No	No
2	18	2.903210	0.252941	Leve	No	Sí
3	21	5.670073	1.827481	Leve	No	No
4	21	6.697426	0.083140	Moderada	Sí	Sí

Distributions

Categorical distributions

2-d distributions

Values

2-d categorical distributions

Faceted distributions