Una vez entrenado un modelo de aprendizaje automático con Scikit-learn puede surgir la necesidad de guardar este para usar en otra sesión. Posiblemente durante el proceso ha sido necesario cargar los datos, seleccionar las carteristas más relevantes, ajustar los hiperparámetros y comparar varios algoritmos de aprendizaje. Algo que no querremos repetir cada vez que necesitemos … [Leer más...] acerca de Guardar los modelos de Scikit-learn en disco e importarlo en otra sesión
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.
Análisis de datos en Python al estilo Excel con Mito
Mito es una interfaz para el análisis de datos basaos en JupyterLab con un funcionamiento similar al de las hojas de cálculo. Permitiendo llevar a cabo complejos análisis en pocos segundos, creando además de forma automática código Python con el que repetir las operaciones en cualquier conjunto de datos similar. Lo que permite crear análisis de datos en Python al estilo de … [Leer más...] acerca de Análisis de datos en Python al estilo Excel con Mito
Pandas: Renombrar columnas en Pandas
Los DataFrame de Pandas ofrecen la posibilidad de almacenar datos con indexación, tanto para filas como para columnas. Índices que puede ser necesario cambiar. Para ello se puede usar el método set_axis(), aunque puede ser poco productivo cuando solamente se quiere cambiar unos pocos índices. En estos caso se puede usar el método rename(). Veamos a continuación la forma de … [Leer más...] acerca de Pandas: Renombrar columnas en Pandas
Pandas: Cambiar el tipo de columnas en un DataFrame
Al crear un nuevo DataFrame en Pandas, si no se indica de forma explícita, el constructor le asignará a cada una de las series el tipo de dato que considere más adecuado. Pudiendo ser diferente al que necesitamos. Especialmente cuando en los datos originales se combinan valores numéricos con cadenas de texto. Para solucionar estos problema y cambiar el tipo de columnas en un … [Leer más...] acerca de Pandas: Cambiar el tipo de columnas en un DataFrame
Almacenar los datos de forma eficiente con Feather en Python
El formato de archivo CSV es uno de los más populares para el intercambio de datos. Lo que es debido a estar basado en un archivo de texto plano, por lo que puede ser interpretado prácticamente en cualquier sistema por cualquier programa. Aunque esto también es un problema, ya que un archivo CSV ocupa demasiado espacio y los procesos de lectura y escritura son lentos. Para … [Leer más...] acerca de Almacenar los datos de forma eficiente con Feather en Python
Extensiones de Jupyter Notebook para facilitar las tareas de codificación
Una de las grandes virtudes de Jupyter Notebook es la posibilidad de instalar complementos con los que extender las funcionalidades. Entre los paquetes disponibles en la actualidad posiblemente uno de los más completos es jupyter_contrib_nbextensions. Un paquete que contiene más de 60 extensiones del que podéis encontrar dos entradas anteriores analizando algunas de sus … [Leer más...] acerca de Extensiones de Jupyter Notebook para facilitar las tareas de codificación
Mejores mensajes de error en Python 3.10
Además de las mejoras de tipado y la introducción de Switch-Case otra de las novedades con las que nos encontramos al actualizar a la versión 3.10 de Python son unos mensajes de error más claros. Ahora, en muchas ocasiones, cuando el código tiene un error nos encontraremos con mensajes más útiles para identificar cuál es el problema. Lo que se va a traducir en procesos de … [Leer más...] acerca de Mejores mensajes de error en Python 3.10
Libros de Python en castellano
Quizás uno de los mayores hándicaps para aquellos que quieren comenzar en aprendizaje automático es la necesidad de conocer un lenguaje de programación como Python (u otros como Julia o R). Otro puede ser el idioma, ya que la mayoría de las referencias se encuentran en inglés. Por eso en esta entrada recopilo tres libros de Python en castellano con los que se puede aprender el … [Leer más...] acerca de Libros de Python en castellano
Enviar notificaciones de escritorio con Python
Al lanzar una tarea pesada, como puede ser una simulación Montecarlo, es habitual trabajar en otra cosa. No es productivo esperar sin hacer nada a la espera de que finalice la tarea. Por este motivo, para evitar estar pendiente de la finalización, puede ser interesante que el propio Python envíe una notificación al escritorio al terminar. Facilitando el uso de los resultados en … [Leer más...] acerca de Enviar notificaciones de escritorio con Python
¿Cómo eliminar columnas o filas multi-índice en un dataframe de Pandas?
Los dataframes de Pandas ofrecen la posibilidad de emplear múltiples índices para etiquetar los datos almacenados. Algo que se puede usar tanto para las columnas como para las filas, permitiendo organizar así ciertos tipos de datos de una forma mucho más eficiente. Ya que es posible seleccionar los diferentes valores en base a los diferentes niveles de los índices. Para … [Leer más...] acerca de ¿Cómo eliminar columnas o filas multi-índice en un dataframe de Pandas?
Pandas: Cómo iterar sobre las filas de un DataFrame en Pandas
Iterar sobre las filas de un DataFrame es una operación que se suele realizar de forma bastante habitual. Existiendo por ello diferentes formas de hacerlo. En esta ocasión vamos a ver tres de los métodos más utilizados para comparar posteriormente el rendimiento de estas.Conjunto de datos de ejemploPara trabajar en esta ocasión vamos a emplear un conjunto de datos … [Leer más...] acerca de Pandas: Cómo iterar sobre las filas de un DataFrame en Pandas
Pandas: Cómo crear un DataFrame aleatorio
En algunos casos son necesarios los conjuntos de datos aleatorios, por ejemplo, para la evaluación del rendimiento de algoritmos. Al trabajar con Pandas muchas veces necesitamos en forma de DataFrame. Algo que directamente no se puede hacer, pero sí usando los generadores de números aleatorios de NumPy, para crear a partir de estos unos DataFrame. Veamos cómo se puede crear un … [Leer más...] acerca de Pandas: Cómo crear un DataFrame aleatorio
