I,%hZSSKrSSKrSSKJr SSKJr SSK J r SSKrSr SSjr SSjr g) N)Path)PdfPagesc[U5nUR5(d[SU35eURR 5nUS:Xa[ R "USS9$US:Xa[ R "US S9$US :Xa@/S QnUHn[ R"XS S9s $ [SSRU535e[SUS35e![an[SUSU35eSnAff=f![an[S USU35eSnAff=f![a M[an[SUSU35eSnAff=f)u Lee un archivo de datos (.csv, .xls o .xlsx) y devuelve un DataFrame de pandas. Parámetros: ----------- ruta_archivo : str o Path Ruta completa del archivo a leer. Retorna: -------- pd.DataFrame El contenido del archivo como un DataFrame. Lanza: ------ FileNotFoundError Si el archivo no existe en la ruta especificada. ValueError Si el archivo no puede ser leído o tiene un formato no soportado. UnicodeDecodeError Si no se puede decodificar el CSV con los encodings comunes. uEl archivo no se encontró: z.xlsxlrd)enginez!No se pudo leer el archivo .xls: z Error: Nz.xlsxopenpyxlz"No se pudo leer el archivo .xlsx: z.csv)zutf-8z ISO-8859-1latin1cp1252F)encoding low_memoryu0Error inesperado al leer CSV con codificación 'z': z7No se pudo leer el archivo CSV con las codificaciones: , z"Formato de archivo no soportado: 'z%'. Solo se permiten .csv, .xls, .xlsx) rexistsFileNotFoundErrorsuffixlowerpd read_excel Exception ValueErrorread_csvUnicodeDecodeErrorjoin) ruta_archivoruta extensioneencodings_a_probarencs ic:\Users\julio\OneDrive\Documentos\Trabajo\IdeasFrscas\Necesidad de vivienda\../Funciones\Funciones_v2.py leer_archivor s.  D ;;==">tf EFF !!#IF U==f5 5 g  V==j9 9 f H%C a{{4%HH&!EdiiPbFcEd e  =i[Hmnoo1 U@iPQsST T U  VA$yQRPSTU U V&  a #STWSXX[\][^!_`` asNC,C9D C6 C11C69 DDD E) E2EEc J[U5n[R"SS9up4SURSSR UR SS5URSS:aSOS -S UR 5R5S URR5R5S 3 nURS 5 URSSUSSSS9 URU5 [R"5 UR5R5nXfS:R!SS9nUR"(d^[R"SS9up4UR%SUSS9 UR'S5 URU5 [R"5 UR)5nXwS:*nUR"(d^[R"SS9up4UR%SUSS9 UR'S5 URU5 [R"5 [R"SS9up4URS 5 UR+5R-S5R/5n URSSU SSSS9 URU5 [R"5 UR1SS9R n U Hn X RSS 9R3S5n [R"SS9up4UR5U R6R9[:5U R<S!S"9 UR'S#U S$35 URU5 [R"5 M SSS5 [?S%U35 g!,(df  N=f)&N) )figsizez&Resumen general: Dimensiones: z Columnas: r r"...z Duplicados: z Tipos de datos: z offg{Gz?g? top monospace)fontsizeverticalalignmentfamilyrF) ascendingbarhsalmon)kindaxcolorzValores nulos por columnagrayu!Columnas con un solo valor únicoobject)includedropnaskyblue)r4zTop 10 valores en ''u✅ Diagnóstico guardado en: ) rpltsubplotsshapercolumns duplicatedsumdtypes value_countsto_dictaxistextsavefigcloseisnull sort_valuesemptyplot set_titlenuniquedescriberound to_string select_dtypesheadr0indexastypestrvaluesprint) df nombre_pdfpdffigr3textonulosunicos irrelevantesresumen columnas_objcolvaloress rdiagnostico_base_datos_pdfrfDs * ,,w/hhZ 99RZZ_-"((1+:JPRSTU]]_((*+,//199;<=    c52{[ C  !ai ,,u,={{ll73GC JJFrJ : LL4 5 KK  IIKk* !!ll73GC   6b  ? LL< = KK  IIK,,w/ ++-%%a(224 1geKX C '''9AA Cg**%*8==bAGll73GC GGGMM((-w~~YG O LL.se15 6 KK  IIK  Y h *:, 78i  s M1N N"cUR5nUR/SQ[RSS9 URUR SS9S:*UR 5R5U:-nURUSS9 URSSS 9 URSSS 9 U(aX[S 5 [S [U535 [S URS35 [SURS35 U$)u Limpia un DataFrame eliminando columnas irrelevantes, reemplazando valores problemáticos y asegurando tipos adecuados. Parámetros: ------------ df : pd.DataFrame Base de datos a limpiar. drop_threshold : float, default=0.95 Umbral de proporción de valores nulos o repetidos para eliminar una columna. verbose : bool, default=True Si se desea imprimir resumen de limpieza. Retorna: -------- pd.DataFrame DataFrame limpio y listo para análisis. )*NAzN/Azn/az--u…r&T)inplaceFr9r%)r@rjall)howrj)droprju🔍 Limpieza completa:z - Columnas eliminadas: z - Columnas restantes: z - Filas totales: r)copyreplacenpnanr@rOisnameanrmr: reset_indexrYlenr?)rZdrop_thresholdverbosecolumnas_irrelevantess rlimpiar_base_viviendary{s( BJJ>+;n+LMGG)4G8II%I&NNdN+ ') (-B)C(DEF ' }56 "288A;-01 I)zdiagnostico_datos.pdf)gffffff?T)pandasrnumpyrppathlibrmatplotlib.pyplotpyplotr=matplotlib.backends.backend_pdfrr rfryrzrrs)49pv59n-rz