Las variables globales pueden ser útiles en algunas situaciones, pero un excesivo o inadecuado de estas generan problemas. Desde un código difícil de mantener, pasado por efectos secundarios inesperados o errores de los programas en tiempo de ejecución. En esta entrada veremos qué son las variables globales en Python, los principales problemas de sus uso excesivo y cómo … [Leer más...] acerca de Variables globales en Python: Problemas y cómo evitarlos
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.
Sincronizar múltiples ejes con twinx(): Comparación de datos con diferentes escalas en un solo gráfico con Matplotlib
Al realizar un análisis de datos, a menudo necesitamos comparar la evolución de dos series de datos relacionadas entre sí, pero con escalas completamente diferentes. Por ejemplo:Un gráfico tradicional con un solo eje Y no puede mostrar correctamente ambos conjuntos de datos debido a las diferencias existentes en las escalas de los mismos. Por ejemplo, mientras la … [Leer más...] acerca de Sincronizar múltiples ejes con twinx(): Comparación de datos con diferentes escalas en un solo gráfico con Matplotlib
Tutorial de Mypy para Principiantes
Mypy es una herramienta de verificación de tipos estáticos para Python. A diferencia de lenguajes como Java o C++, Python es un lenguaje con tipado dinámico, lo que significa que las variables pueden cambiar de tipo en tiempo de ejecución sin ninguna restricción. Sin embargo, esta práctica puede llevar a errores en tiempo de ejecución difíciles de detectar y solucionar. Mypy … [Leer más...] acerca de Tutorial de Mypy para Principiantes
Optimización de memoria en Pandas: Usar tipos de datos personalizados para manejar grandes conjuntos de datos
El análisis de datos con Pandas es una tarea diaria para muchos usuarios, pero al trabajar con grandes conjuntos de datos, el consumo de memoria puede convertirse en un problema crítico. Esto sucede porque, de forma predeterminada, Pandas asigna tipos de datos generales, como float64 o int64, que pueden ocupar mucha más memoria de la estrictamente necesaria. Por … [Leer más...] acerca de Optimización de memoria en Pandas: Usar tipos de datos personalizados para manejar grandes conjuntos de datos
Combinar gráficos con FacetGrid: Cómo analizar tendencias complejas en múltiples paneles con Seaborn
Al trabajar con conjuntos de datos complejos, a menudo puede ser necesario explorar las relaciones entre las variables de tipo categóricas y continuas. Por ejemplo:Generalmente, la representación de este tipo de relaciones en un único gráfico puede ser algo confuso y poco claro. Siendo en estos casos donde la clase FacetGrid de Seaborn se convierte en una herramienta … [Leer más...] acerca de Combinar gráficos con FacetGrid: Cómo analizar tendencias complejas en múltiples paneles con Seaborn
Problemas con listas mutables en Python: Cómo evitar efectos inesperados
Las listas en Python son estructuras de datos mutables, lo que significa que su contenido puede modificarse después de su creación. Esta característica las diferencia de las tuplas, que son inmutables y no permiten cambios una vez definidas. Mientras que la mutabilidad de las listas ofrece gran flexibilidad, también puede generar efectos inesperados si no se gestionan de forma … [Leer más...] acerca de Problemas con listas mutables en Python: Cómo evitar efectos inesperados
IndexError en Python: Cómo evitar el error ‘list index out of range’ en tus listas
El error IndexError: list index out of range ocurre cuando intentamos acceder a un índice que está fuera del rango de una lista en Python. Este es uno de los errores más comunes tanto para programadores principiantes como para los más experimentados. En esta entrada, explicaremos por qué se produce este error, cómo solucionarlo y qué prácticas seguir para evitarlo.¿Cuál es … [Leer más...] acerca de IndexError en Python: Cómo evitar el error ‘list index out of range’ en tus listas
Solución a ‘IndentationError: unexpected indent’ en Python paso a paso
La indentación del código es una parte fundamental de Python y una de las razones por las que es un lenguaje fácil de leer y escribir. Sin embargo, también es una de las causas más comunes de errores para quienes comienzan a programar en este lenguaje. En esta entrada, explicaremos qué es el IndentationError, por qué ocurre y cómo puedes solucionarlo de manera sencilla con … [Leer más...] acerca de Solución a ‘IndentationError: unexpected indent’ en Python paso a paso
¿Por qué recibo ‘NameError: name X is not defined’ en Python? Aprende cómo solucionarlo
El error "NameError: name X is not defined" es uno de los más comunes en Python, especialmente entre quienes están comenzando a programar. Ocurre cuando intentas usar una variable, función u otro identificador que no ha sido definido previamente en el código.En esta entrada, explicaremos qué significa este error, por qué ocurre y cómo solucionarlo paso a paso. Además, … [Leer más...] acerca de ¿Por qué recibo ‘NameError: name X is not defined’ en Python? Aprende cómo solucionarlo
Cómo resolver ‘TypeError: unsupported operand type(s)’ en Python
Uno de los errores más habituales al programar en Python es 'TypeError: unsupported operand type(s)'. Este error ocurre cuando intentamos realizar operaciones entre tipos de datos incompatibles, como sumar una cadena de texto con un número. En esta entrada, exploraremos por qué aparece este error, qué lo causa y cómo solucionarlo con ejemplos prácticos.¿Qué significa … [Leer más...] acerca de Cómo resolver ‘TypeError: unsupported operand type(s)’ en Python
Evita NaN en Python: Calcula promedios en listas vacías de forma segura
Al realizar análisis de datos en Python, una de las tareas más habituales es el cálculo de estadísticas como la media. Sin embargo, cuando la lista de datos está vacía, funciones como np.mean() de NumPy pueden devolver NaN, lo que puede provocar errores al usar los resultados en cálculos posteriores. En esta entrada, aprenderás cómo evitar este problema para garantizar unos … [Leer más...] acerca de Evita NaN en Python: Calcula promedios en listas vacías de forma segura
Truco: Usar separadores de miles en Python para números grandes
En Python, trabajar con números grandes puede ser un reto en términos de legibilidad. Al lidiar con cifras que superan los miles, resulta difícil identificar a simple vista si el valor es de cientos de miles, millones o decenas de millones. Un problema que puede complicar la revisión del código y aumenta el riesgo de errores.Afortunadamente, Python ofrece una solución … [Leer más...] acerca de Truco: Usar separadores de miles en Python para números grandes