La librería NumPy de Python define el tipo de dato datetime64 para trabajar con fechas y diferencias entre fechas. Un tipo con el que es realmente fácil trabajar con este tipo de información tan complejo, haciendo fáciles operaciones que de otra manera serían complicadas. Por lo que es el tipo de dato que se suele usar en los DataFrames de Pandas. A la hora de importar fechas … [Leer más...] acerca dePandas: Conversion de texto a fecha
Python
Python es un lenguaje de programación interpretado con una filosofía basada en la legibilidad del código. Un lenguaje que gracias posee un gran ecosistema de librerías para la ciencia de datos. Por lo que es uno de los más populares en la actualidad entre los científicos de datos. Además, es uno de los lenguajes más deseados y adorados por los programadores según las encuestas de Stack Overflow.
Python es un lenguaje de programación interpretado de propósito general que obliga al uso de una sintaxis clara, gracias a la cual el código es altamente legible. Siendo un lenguaje potente y fácil de aprender. Además, permite utilizar múltiples paradigmas de programación. Lo que permite usar desde programación orientada a objetos, pasando por programación imperativa o funcional.
Los paquetes de Python más utilizados por los científicos son:
- NumPy: permite el tratamiento de datos basados en matrices,
- Pandas: ideal para la manipulación de datos heterogéneos mediante objetos DataFrame,
- SciPy: implementa tareas habituales en computación científica,
- Matplotlib: facilita la visualización de datos y scikit-learn creación de modelos de aprendizaje automático.
Las publicaciones de esta sección versan sobre estas librerías y las bases del lenguaje.
NumPy: Ordenar en base a la suma de las columnas o filas de matrices NumPy
El año pasado publiqué una entrada en la que se enseñaba a ordenar las matrices de NumPy en base a los valores de una fila o columna. Para lo que se usaba el método argsort(). En esta ocasión veremos otro problema similar y bastante habitual: ordenar en base a la suma de las columnas o de las filas.Obtener la suma de las columnas o filas en NumPyPara continuar es … [Leer más...] acerca deNumPy: Ordenar en base a la suma de las columnas o filas de matrices NumPy
Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames
Al trabajar con DataFrames de Pandas se puede observar que cada una de las series contiene un tipo de dato diferentes, como puede ser cadenas de caracteres, fechas, enteros o reales. En esta entrada, vamos a ver como se puede cambiar los tipos de datos en los DataFrames. Usando para ello el método astype(). Una operación que se puede realizar tanto sobre una única serie del … [Leer más...] acerca dePandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames
NumPy: Convertir matrices de NumPy en vectores
Existen diferentes opciones para transformar las matrices de NumPy en vectores: el método flatten() o la función ravel(). Veamos a continuación la forma de trabajar con ambos.El método flatten()En los objetos ndarray de NumPy existe el método flatten() con el cual se puede aplacar el contenido de los objetos, es decir, convertir una matriz de cualquier dimensión en una … [Leer más...] acerca deNumPy: Convertir matrices de NumPy en vectores
Pandas: Seleccionar elementos aleatorios en DataFrames Pandas
Los objetos DataFrame de Pandas cuenta con el método sample() mediante el cual es posible seleccionar un subconjunto aleatorio de elementos. Algo que es de gran utilidad para realizar muestreo de datos. Veamos a continuación cómo se puede usar este método para seleccionar elementos aleatorios en DataFrames.El método sample() de los DataFramesLa forma en la que se puede … [Leer más...] acerca dePandas: Seleccionar elementos aleatorios en DataFrames Pandas
NumPy: Convertir un objeto de NumPy en una lista de Python
En esta ocasión vamos a ver los pasos para realizar una operación que posiblemente debamos realizar de forma habitual: convertir un objeto de NumPy en una lista de Python. Pudiendo exportar así los datos para usar en funciones que no pueden trabajar directamente con objetos de NumPy. Siendo el complemento a la creación de arrays en base a listas o tuplas. La conversión se … [Leer más...] acerca deNumPy: Convertir un objeto de NumPy en una lista de Python
Pandas: Aplicar una función a las filas o columnas de un DataFrame
En el caso de que necesitemos aplicar una misma función a las filas o columnas de un objeto DataFrame de Pandas contamos con el método apply(). Con el que es posible aplicar patrones de programación funcional a los conjuntos de datos. Esto hace que sea un método interesante de conocer y, cuando se comprende bien su funcionamiento, permite realizar operaciones complejas de forma … [Leer más...] acerca dePandas: Aplicar una función a las filas o columnas de un DataFrame
Librería Python para resolver el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Durante los últimos meses he estado dedicando las entradas de los viernes a describir diferentes estrategias existentes para abordar los problemas tipo Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit) e implementarlas en Python. Creando de este modo una colección de código que puede ser interesante para la realización de comparaciones entre algoritmos. Por eso, recientemente he … [Leer más...] acerca deLibrería Python para resolver el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Pandas: Encontrar la posición y valores de máximos y mínimos en un DataFrame
Los objetos DataFrame de Pandas disponen de los métodos max() e idxmax() con los que es posible obtener respectivamente el máximo de los valores y la posición de estos. Algo que se puede hacer tanto por filas como por columnas. De forma análoga a estos, también existen los métodos min() e idxmin() con los que es posible los valores mínimos y su posición. En esta entrada vamos a … [Leer más...] acerca dePandas: Encontrar la posición y valores de máximos y mínimos en un DataFrame
Guardar las contraseñas y claves en Python
Cada día es más habitual tener que guardar contraseñas o secretos en nuestros desarrollos. Desde las claves de autenticación imprescindibles para consultar diferentes APIs, hasta las credenciales con las que acceder a la base de datos en la cual se guardarán los resultados de las diferentes operaciones realizadas. Secretos que no es buena idea almacenar en el código. Al … [Leer más...] acerca deGuardar las contraseñas y claves en Python
Probar números aleatorios en Python mediante mocks
Las pruebas automáticas son una parte clave de cualquier librería de código, ya que es la herramienta con la cual validar el correcto funcionamiento de esta después de incluir actualizaciones. Evitando de este modo que una actualización afecte al funcionamiento de los aplicativos donde se use. En el caso de que el código bajo pueda utilice un generador de números aleatorios es … [Leer más...] acerca deProbar números aleatorios en Python mediante mocks
NumPy: Comprobar todos los valores de una matriz de NumPy
Una de las grandes ventajas de las matrices de NumPy es la posibilidad de realizar operaciones lógicas sobre ellas, como puede ser el caso de igualdades o comparaciones. El resultado de estas operaciones es una nueva matriz de valores lógicos donde se muestra el resultado de aplicar la operación sobre cada uno de los elementos. Algo con lo que es posible paralelizar análisis de … [Leer más...] acerca deNumPy: Comprobar todos los valores de una matriz de NumPy
