<jupyter_start><jupyter_text>Visión General del Dataset<jupyter_code>mov_df.columns
mov_df.dtypes
mov_df.describe()
## Selección de variables 
mov_df = mov_df[['OBJECTID', 'TID', 'INICIO', 'FIN',
                 'HORA', 'DISTANCE', 'TYPE', 'VEL_PROMEDIO', 
                 'DIA_SEMANA', 'MES', 'NAME_FROM', 'NAME_TO']]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Análisis Unidimensional de las Variables<jupyter_code>## Conteo de la ocurrencia de una variable y un valor

# Conteo de la movilidad en cada mes
mov_df_sorted = mov_df.sort_values('MES')
mov_df_sorted['MES'].hist(bins=15, xrot=45, grid=True)
##plt.xticks(rotation=45)
mov_df['DIA_SEMANA'].value_counts(normalize=True)
mov_df['NAME_FROM'].value_counts()
mov_df['NAME_TO'].value_counts()
mov_df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Análisis Multidimensional de las Variables Velocidad promedio versus la trayectoria realizada.La trayectoria se va a definir como la concatenación entre NAME_FROM y NAME_TO.<jupyter_code>mov_df['TRAYEC'] = mov_df['NAME_FROM'] + ' - ' +mov_df['NAME_TO']
mov_df['TRAYEC'].value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Mediana de la velocidad promedio en cada trayecto. VEL_PROMEDIO que es más común en cada trayecto:<jupyter_code>medianVel_Tray = mov_df.groupby('TRAYEC').median()['VEL_PROMEDIO']
medianVel_Tray<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Análisis de Texto<jupyter_code>import nltk
from nltk.corpus import stopwords
print(stopwords.words('spanish'))
list_lite_NAME_TO = mov_df['NAME_TO'].value_counts().sort_values(ascending=False).index[0:10]
list_lite_NAME_TO
mov_df_filter_lite_NAME_TO = mov_df[mov_df['NAME_TO'].isin(list_lite_NAME_TO)]
mov_df_filter_lite_NAME_TO
textos_destino = ''
for row in mov_df_filter_lite_NAME_TO['NAME_TO']:
    textos_destino = textos_destino + ' ' + row
## to check the ModuleNotFoundError: No module named 'wordcloud'
## install:
## /anaconda3/bin/python -m pip install wordcloud
import sys
print(sys.executable)
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
wc = WordCloud(background_color= 'white')
wc.generate(textos_destino)

plt.axis("off")
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.show()<jupyter_output><empty_output>