Hoy vamos a explicar cómo seleccionar las primeras o últimas filas de un DataFrame, para lo que usaremos las métodos head() y tail().Conjunto de datos de ejemploEn esta ocasión vamos a utilizar el conjunto de datos planets que podemos encontrar en la librería Seaborn. Para importarlos solamente hay que utilizar la función load_dataset() con el nombre de conjunto de … [Leer más...] acerca de Pandas: Seleccionar las primeras o últimas filas de un DataFrame Pandas con head() o tail()
Epsilon-Greedy con decaimiento para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
La semana pasada vimos cómo se podía usar la estrategia Epsilon-Greedy para resolver un problema tipo bandido multibrazo. Una estrategia que nos había dado mejores resultados que un test A/B. Pero esta estrategia tiene un problema, una vez que se sabe cuál es el mejor bandido se continuará jugando una cantidad de veces con bandidos que no son el óptimo. Lo que se puede resolver … [Leer más...] acerca de Epsilon-Greedy con decaimiento para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Diferencias entre library() y require() en R
En R existen dos funciones con las que se puede cargar los paquetes que tenemos instalados en nuestras sesiones: library() y require(). Aunque ambas funciones parece que hacen lo mismo: adjuntan los espacios de nombres de los nuevos paquetes sin recargar los ya cargados. Existen algunas diferencias entre library() y require() que son importante conocer, para utilizar así la más … [Leer más...] acerca de Diferencias entre library() y require() en R
Disponible la versión 1.20.0 de NumPy
La versión 1.20.0 se ha liberado recientemente. Versión en la que se incluyen nuevas capacidades como las anotaciones de tipos y expansión del uso de SIMD (single instruction, multiple data). Por lo que se ha descrito como la versión más grande de la historia de la librería.Novedades de la versiónLas anotaciones de tipo se encuentran disponibles en una amplia parte de … [Leer más...] acerca de Disponible la versión 1.20.0 de NumPy
Uso de las f-string de Python para mejorar el formato de textos
Los literales de cadenas formateados o f-string de Python es una herramienta que facilita crear interpolaciones en cadenas de texto. Simplificando de este modo tanto la lectura como la escritura de estas. Las f-string se introdujo en la versión 3.6 de Python, por lo que es algo relativamente nuevo. Veamos cómo se pueden usar para crear mensajes de una forma más fácil.¿Qué … [Leer más...] acerca de Uso de las f-string de Python para mejorar el formato de textos
Epsilon-Greedy para el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
La semana pasada hemos visto cómo resolver el problema del Bandido Multibrazo mediante un test A/B. Con el que se jugó con cada uno de los bandidos una cantidad de veces dada hasta que se estaba seguro de cuál era el mejor de los bandidos. Esta aproximación no es eficiente, ya que en muchos casos se puede saber rápidamente cuáles son los peores, por lo que se puede plantear … [Leer más...] acerca de Epsilon-Greedy para el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Introducción al paquete dplyr del Tidyverse
Uno de los paquetes que más me gustan del R Tidyverse es dplyr. Un paquete del que no recuerdo cuántos años llevo utilizando para procesar los conjuntos de datos en R. En esta entrada vamos a ver algunas operaciones básicas que se pueden realizar con las funciones de este paquete, para lo que utilizaremos la sintaxis que nos ofrece el operador de tubería (pipe) que vimos la … [Leer más...] acerca de Introducción al paquete dplyr del Tidyverse
Combinar diagramas de caja e histogramas en Python con Seaborn
Los diagramas de caja ("boxplot") o diagramas de bigote son una excelente herramienta para representar características de un conjunto de datos como la dispersión y la simetría. Otro gráfico que también nos permite observar estas características en los conjuntos de datos son los histogramas. Por lo que, en ciertas ocasiones, puede ser una buena idea combinar ambos en un único … [Leer más...] acerca de Combinar diagramas de caja e histogramas en Python con Seaborn
Test A/B para el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Recientemente hemos visto el problema del Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit). Una de las posibles soluciones que tenemos en nuestra mano para resolver este problema es utilizar un Test A/B. Esto es, evaluar durante un periodo de tiempo todos los bandidos por igual y decidir una vez finalizado este periodo de prueba cuál es el óptimo. O, si los datos no son concluyentes, … [Leer más...] acerca de Test A/B para el Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Las tuberías del Tidyverse (Pipeline)
Posiblemente una de las características más llamativas del Tidyverse es el operador tubería o "pipeline" (%>%). Un operador que permite concatenar varias operaciones de una forma sencilla y eficiente. Ofreciendo una forma bastante clara de expresar las operaciones a realizar sobre un conjunto de datos. Veamos a continuación como funcionan las tuberías del Tidyverse.El … [Leer más...] acerca de Las tuberías del Tidyverse (Pipeline)
Pandas: El método merge de Pandas
Hace tiempo hemos visto una entrada en la que se explicaba cómo unir y combinar objetos DataFrame en Pandas. Una entrada en la que se había utilizado los métodos concat y merge. El método merge de Pandas ofrece muchas posibilidades, por lo que vamos a ver las opciones que nos ofrece.El método merge de PandasEn Pandas existe el método merge() con el que se pueden … [Leer más...] acerca de Pandas: El método merge de Pandas
El Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
El bandido multibrazo (multi-armed bandit) es uno de los problemas clásicos del aprendizaje por refuerzo. En este problema a un agente se le ofrece la posibilidad de jugar con N máquinas tragaperras, a las que se les suele llamar "bandidos" o "brazos", que ofrecen diferentes recompensas. La recompensa que ofrece cada uno de los bandidos viene dada por una distribución de … [Leer más...] acerca de El Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)