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
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.
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
Optimización con Chunks en archivos grandes: Uso de pd.read_csv() con el Parámetro chunksize
Trabajar con grandes volúmenes de datos en Python puede ser un desafío, especialmente al manejar archivos extensos. Intentar cargar archivos CSV con cientos de miles de filas directamente en memoria puede generar errores por falta de memoria o ralentizar significativamente el proceso, particularmente en entornos con recursos limitados. Situación en la que se puede recurrir … [Leer más...] acerca de Optimización con Chunks en archivos grandes: Uso de pd.read_csv() con el Parámetro chunksize
FileNotFoundError en Python: Guía para abrir archivos correctamente en Python
El error FileNotFoundError en Python es uno de los problemas más comunes al trabajar con archivos. Este error ocurre cuando intentamos abrir un archivo que no existe o especificamos una ruta incorrecta. Aunque se trata de un problema frecuente, casi siempre tiene una solución sencilla si aplicamos buenas prácticas en la gestión de archivos.En esta entrada, explicaremos cómo … [Leer más...] acerca de FileNotFoundError en Python: Guía para abrir archivos correctamente en Python
Cómo instalar paquetes en Jupyter Notebook de forma eficiente: Guía completa con ejemplo
Cuando trabajas en un proyecto en Jupyter Notebook, a menudo es necesario instalar paquetes adicionales para incorporar nuevas funcionalidades. Esto puede volverse problemático si planeas compartir tu notebook con otros usuarios, ya que pedirles que instalen manualmente los paquetes necesarios puede ser tedioso y propenso a errores.Sin embargo, existe una forma eficiente de … [Leer más...] acerca de Cómo instalar paquetes en Jupyter Notebook de forma eficiente: Guía completa con ejemplo