• Ir al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Ir a la barra lateral primaria
  • Ir al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Noticias
    • Opinión
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Boletín
  • Contacto
  • Acerca de Analytics Lane
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • GearBest
      • GeekBuying
      • JoyBuy

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Python
  • Matlab
  • R
  • Julia
  • JavaScript
  • Herramientas
  • Opinión
  • Noticias

Tablas dinámicas en Matlab

abril 6, 2020 Por Daniel Rodríguez Dejar un comentario

Las tablas dinámicas son una herramienta de las hojas de cálculo muy populares, con las que se puede resumir los conjuntos de datos de una forma rápida. Una funcionalidad que se puede replicar fácilmente en Python como R, pero hasta hace poco no en Matlab. En a versión 2018a de Matlab se introdujo la función groupsummary con la que es posible obtener fácilmente resúmenes de tablas de datos. Esto es replicar la funcionalidad de las tablas dinámicas en Matlab.

Carga de un conjunto de datos

En esta ocasión vamos a trabajar con el conjunto de datos del Titanic. Un conjunto que ya hemos usado anteriormente para ver cómo funcionaban las tablas dinámicas de Python. A diferencia de Python el conjunto de datos no se encuentra disponible en Matlab, por lo que es necesario importar desde un archivo csv mediante la función readtable. Para que se conserve el nombre de las columnas del archivo se puede usar la opción PreserveVariableNames a verdadero.

titanic = readtable('titanic.csv', 'PreserveVariableNames', true);

Es importante notar que groupsummary trabaja sobre tablas, no matrices, por lo que si no se importan los datos en este formato es necesario convertir las matrices en tablas.

Contar registros de una tabla

Una de las primeras cosas que no podemos preguntar en este caso es cuántos pasajeros había en cada una de las clases. Lo que se puede obtener con groupsummary pasándole la tabla y el nombre de la columna sobre la que queremos contar. Obteniendo así el resultado deseado.

groupsummary(titanic, 'pclass')
    pclass    GroupCount
    ______    __________

      1          323    
      2          277    
      3          709    

En el caso de que deseemos contar el número de registros al combinar variables también se puede hacer. Para lo que en lugar del nombre de la columna se tiene que pasar como segundo parámetro una celda con las listas de columnas sobre las que agrupar. Por ejemplo, para obtener los pasajeros por clase y género se puede usar el siguiente comando.

groupsummary(titanic, {'pclass', 'sex'})
    pclass       sex        GroupCount
    ______    __________    __________

      1       {'female'}       144    
      1       {'male'  }       179    
      2       {'female'}       106    
      2       {'male'  }       171    
      3       {'female'}       216    
      3       {'male'  }       493    

Obtener estadísticos de una tabla

Además del conteo de registros también es posible obtener los estadísticos de cualquier columna para cada uno de los grupos. Para lo que es necesario indicar en la función el nombre del estadístico y la columna sobre la que operar. Por ejemplo, para obtener el porcentaje de supervivencia por clase se puede usar la media de la columna survived.

groupsummary(titanic, 'pclass', 'mean', 'survived')
    pclass    GroupCount    mean_survived
    ______    __________    _____________

      1          323            0.6192   
      2          277            0.4296   
      3          709           0.25529   

En el caso de que deseemos una operación más compleja en lugar del nombre del estadístico se puede pasar una función handle. Así se puede replicar los resultados anteriores con usando con una función como se muestra a continuación.

groupsummary(titanic, 'pclass', @(x)mean(x), 'survived')
    pclass    GroupCount    fun1_survived
    ______    __________    _____________

      1          323            0.6192   
      2          277            0.4296   
      3          709           0.25529   

Podemos notar que, a diferencia del caso anterior, el nombre de la columna con el resultado es menos intuitiva ya que es fun1_survived en lugar de mean_survived.

Grupos en variables numéricas

Algo que puede ser muy útil es la posibilidad de crear rangos en las variables numéricas. Para lo que es necesario indicar con una matriz los puntos en los que se separan los grupos. Así para obtener el número de pasajeros menores de 14 años, los que se encuentra entre 14 y 28, entre 28 y 49, y los de más de 49 se puede usar el siguiente comando.

groupsummary(titanic, 'age' ,[0 14 28 49 100], 'mean', 'survived')
     disc_age      GroupCount    mean_survived
    ___________    __________    _____________

    [0, 14)            99           0.57576   
    [14, 28)          405           0.38272   
    [28, 49)          423           0.39243   
    [49, 100]         119           0.41176   
           263           0.27757   

Como se puede ver en los resultados el primer grupo está entre 0 y 14, sin incluir los registros con este valor. Los pasajeros de 14 años se incluyen en el segundo grupo.

Conclusiones

En esta entrada se ha visto el funcionamiento básico de la herramienta groupsummary con la que es posible crear tablas dinámicas en Matlab. Una función que apareció relativamente hace poco, pero que puede ser de gran utilidad para realizar análisis estadísticos básicos.

Imagen de analogicus en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Contenido relacionado

Archivado en:Matlab

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Publicidad


Barra lateral primaria

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

¡Síguenos en redes sociales!

  • facebook
  • github
  • telegram
  • pinterest
  • rss
  • tumblr
  • twitter
  • youtube

Publicidad

Tiendas afiliadas

Ayúdanos realizando tus compras sin coste adicional con los enlaces de la tienda. ¡Gracias!

Entradas recientes

Convertir números en cadenas y cadenas en números en Python

enero 25, 2021 Por Daniel Rodríguez Dejar un comentario

Creación de un certificado Let’s Encrypt en Windows con Win-Acme

enero 22, 2021 Por Daniel Rodríguez Dejar un comentario

Aplicaciones de Node en producción con PM2

enero 20, 2021 Por Daniel Rodríguez Dejar un comentario

Publicidad

Es tendencia

  • Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc bajo Python
  • ¿Cómo eliminar columnas y filas en un dataframe pandas? bajo Python
  • Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas bajo Python
  • Codificación JSON Archivos JSON con Python: lectura y escritura bajo Python
  • Excel en Python Guardar y leer archivos Excel en Python bajo Python

Publicidad

Lo mejor valorado

5 (3)

Ordenar una matriz en Matlab en base a una fila o columna

5 (3)

Automatizar el análisis de datos con Pandas-Profiling

5 (5)

Diferencias entre var y let en JavaScript

5 (6)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

5 (3)

Unir y combinar dataframes con pandas en Python

Publicidad

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Calculadora de probabilidades de ganar a la lotería
  • abel en Calculadora de probabilidades de ganar a la lotería
  • David Arias en Diferencias entre regresión y clasificación en aprendizaje automático
  • Juan Aguilar en Archivos JSON con Python: lectura y escritura
  • Camilo en Contar palabras en una celda Excel

Publicidad

Footer

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Noticias
  • Opinión

Programación

  • JavaScript
  • Julia
  • Matlab
  • Python
  • R

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Lo más popular
  • Tienda

Tiendas Afiliadas

  • AliExpress
  • Amazon
  • BangGood
  • GearBest
  • Geekbuying
  • JoyBuy

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Tiendas afiliadas

Ayúdanos realizando tus compras sin coste adicional con los enlaces de la tienda. ¡Gracias!

Amazon

2018-2020 Analytics Lane · Términos y condiciones · Política de Cookies · Política de Privacidad · Herramientas de privacidad · Contacto