• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

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.

Eliminar filas o columnas con valores nulos en Python

junio 29, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Código fuente

La existencia de valores nulos en cualquier conjunto de datos supone un problema a la hora de realizar cualquier análisis. Saber cómo eliminar estos valores de manera fácil es clave de cara a automatizar los procesos de análisis. En esta entrada se va a explicar la forma de eliminar las filas o columnas que contenga valores nulos en Python. En primer lugar, se explicará la … [Leer más...] acerca de Eliminar filas o columnas con valores nulos en Python

Procesado de cadenas de texto en Python

junio 27, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

Procesado de texto

Los usuarios que llegan a Python desde otros lenguajes de programación a veces encuentran problemático que no existan funciones para la obtención de subcadenas de texto. Debido a que este tipo de análisis se han de realizar con cierta frecuencia. Por ejemplo, en R se dispone de la función substring con la que se puede obtener fácilmente subcadenas de texto o reemplazar estas … [Leer más...] acerca de Procesado de cadenas de texto en Python

Eliminar registros duplicados en pandas

junio 20, 2018 Por Daniel Rodríguez 5 comentarios
Tiempo de lectura: 3 minutos

Duplicado

Un problema habitual en los conjuntos de datos es la existencia de registros duplicados. La duplicidad puede ser del registro completo o solamente de unos elementos. Por ejemplo, se ha registrado dos veces la misma operación con diferente identificador. Saber cómo eliminar estos registros duplicados es imprescindible para evitar posibles errores en los análisis posteriores. En … [Leer más...] acerca de Eliminar registros duplicados en pandas

Guardar y leer archivos CSV con Python

junio 15, 2018 Por Daniel Rodríguez 1 comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

Archivos

Uno de los formatos más utilizados en la actualidad para intercambio de datos es CSV ("Comma Separated Values"). Estas son básicamente archivos de texto en los que cada línea contiene una fila de datos con múltiples registros delimitados por un separador. Tradicionalmente el separador suele ser la coma, de ahí el nombre del formato. Aunque también se pueden utilizan otros … [Leer más...] acerca de Guardar y leer archivos CSV con Python

Instalación de varias versiones de Python en Anaconda

mayo 16, 2018 Por Daniel Rodríguez 1 comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Anaconda

La existencia de dos versiones de Python, la 2.x y la 3.x, incompatibles entre sí genera que muchas veces no encontremos con librerías que no son compatibles con nuestra versión. En caso de que tengamos este problema es una buena idea instalar más de una versión en nuestros ordenadores.Anaconda posiblemente sea la distribución de Python por excelencia para los que … [Leer más...] acerca de Instalación de varias versiones de Python en Anaconda

Archivos comprimidos en Python

mayo 4, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Archivadores

El otro día hablamos de la posibilidad de importar los datos directamente desde archivos comprimidos en R, permitiendo ahorrar un espacio importante a la hora de almacenar nuestros proyectos o recuperarlos de la red. Esta funcionalidad también se puede encontrar en la librería pandas de Python. La función pd.read_csv realiza esta tarea de forma automática al importar un archivo … [Leer más...] acerca de Archivos comprimidos en Python

  • « Ir a la página anterior
  • Página 1
  • Páginas intermedias omitidas …
  • Página 32
  • Página 33
  • Página 34

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

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

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Errores comunes al interpretar resultados estadísticos

septiembre 10, 2026 Por Daniel Rodríguez

Dashboard CLV: cuatro modelos, un mismo dataset, conclusiones muy distintas

septiembre 8, 2026 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: Por qué la criptografía habla siempre de Alice y Bob

septiembre 3, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Realizar auditorías de código Python automáticamente publicado el junio 13, 2022 | en Python
  • Gráficos de correlación en Seaborn: Mapas de calor y gráficos de pares publicado el julio 27, 2023 | en Python
  • Histograma generado para el conjunto de datos con la selección automática del número de bins Calcular el número óptimo de bins para un histograma publicado el febrero 25, 2022 | en Ciencia de datos
  • Ratios para evaluar fondos de inversión y ETFs: Sharpe, Sortino, Treynor y Alpha de Jensen publicado el marzo 7, 2025 | en Ciencia de datos
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia publicado el octubre 2, 2025 | en Ciencia de datos, Opinión

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

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

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

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.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto