En el caso de que necesitemos comprobar la existencia de valores en los DataFrame de Pandas disponemos de varias opciones. Siendo una de ellas el uso del operador in. Una opción sencilla que además es muy flexible. Otra alternativa es el uso de la propiedad isin() de los objetos DataFrame.Conjunto de datos de ejemploAntes de continuar vamos a crear un pequeño conjunto … [Leer más...] acerca de Pandas: Comprobar la existencia de valores en los DataFrame
KL-UCB para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Continuando con el repaso a los principales algoritmos existentes para abordar los problemas tipo Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit) vamos a ver en esta ocasión KL-UCB. Una versión del UCB donde se utiliza la divergencia de Kullback-Leibler para seleccionar el mejor bandido óptimo en cada jugada.La divergencia de Kullback-LeiblerUna de las medidas más populares … [Leer más...] acerca de KL-UCB para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Obtener el último valor de una columna en Excel
Uno de los usos que se le suele dar habitualmente a las hojas de cálculo es como registro de valores históricos. En el que cada vez se agrega un nuevo valor a una columna. A medida que crece el número de registros puede ser de interés tener una fórmula que nos permita conocer el último valor de una columna en Excel para tenerlos a la vista. Fórmula que se debería actualizar … [Leer más...] acerca de Obtener el último valor de una columna en Excel
Pandas: Descartar filas en un DataFrame
Parte del contenido de un DataFrame de Pandas se puede eliminar mediante el método drop(). En esta entrada vamos a ver cómo se puede usar este método para descartar filas en un DataFrame en base al índice.El método drop()Los DataFrames de Pandas cuentan con el método drop() para eliminar parte del contenido de los mismos. Método que tiene básicamente la siguiente … [Leer más...] acerca de Pandas: Descartar filas en un DataFrame
Tercer aniversario de Analytics Lane
Tal día como hoy hace tres años, en 2018, publicaba una entrada de presentación y la primera entrada del blog. Lo que en aquel momento era un simple experimento se ha convertido tres años más tarde en este proyecto. El cual, en cierta medida, aún sigo considerando como un experimento en el que publicar textos relacionados con la Ciencia de Datos, Criptografía y Aprendizaje … [Leer más...] acerca de Tercer aniversario de Analytics Lane
Muestreo de Thompson y BayesUCB para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
El Muestreo de Thompson y BayesUCB son dos algoritmos basados en ideas bayesianas con los que es posible obtener buenos rendimiento en problemas tipo Bandido Multibrazo.Muestreo de ThompsonUno de los algoritmos más antiguos que se utilizan para seleccionar los bandidos en problemas tipo bandido multibrazo es el Muestreo de Thompson ("Thompson Sampling"). Siendo un … [Leer más...] acerca de Muestreo de Thompson y BayesUCB para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Truco: Aplicación para identificar símbolos LaTeX
Una de las características importantes de los Jupyter Notebook es la posibilidad de incluir ecuaciones con notación LaTeX en los comentarios Markdown. Algo que facilita enormemente la documentación de los Notebooks. Para lo que solamente es necesario unos conocimientos básicos de LaTeX. A pesar de ello, a la hora de crear una ecuación, puede ser posible no acordarse de cuál es … [Leer más...] acerca de Truco: Aplicación para identificar símbolos LaTeX
Pandas: Cómo convertir un Dataframe en una lista de listas por filas o columnas
En esta entrada vamos a ver cómo se puede convertir fácilmente el contenido de un DataFrame en una lista, realizando el proceso tanto por filas como por columnas. Un truco con el que se puede cambiar el tipo de dato en función de nuestras necesidades.Creación de un DataFrame de ejemploEn primer lugar, es necesario disponer de un DataFrame, a ser posible pequeño para ver … [Leer más...] acerca de Pandas: Cómo convertir un Dataframe en una lista de listas por filas o columnas
UCB1-Normal para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
En entradas anteriores de esta serie se han visto diferentes versiones de las estrategias UCB aplicadas a la resolución de un problema tipo Bandido Multibrazo: UCB1, UCB2 y UCB-Tuned. Estrategias que han demostrado unos excelentes resultados. Otra versión de UCB con la que se suele obtener buenos resultados es UCB1-Normal, una modificación de UCB1 en la que se asume una … [Leer más...] acerca de UCB1-Normal para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
Cómo combinar dataframes en R
Suele ser habitual que los conjuntos de datos con los que trabajamos no se encuentren en una única tabla. Por ejemplo, los datos que identifican al cliente y las operaciones que este ha realizado. Una forma puede ser unirlos en una base de datos mediante un comando SQL. Aunque también se pueden combinar dataframes en R directamente, usando para ello la función … [Leer más...] acerca de Cómo combinar dataframes en R
Mejorar el rendimiento en Jupyter con Cython
Cython es una librería de Python con la cual se puede aumentar fácilmente el rendimiento de nuestro código en más de un orden de magnitud. Lo que se puede conseguir incluso sin la necesidad de incluir cambios en el código. Anteriormente he escrito una entrada con los fundamentos de esta librería y cómo mejorar el rendimiento de los archivos py. En esta ocasión se explicará cómo … [Leer más...] acerca de Mejorar el rendimiento en Jupyter con Cython
UCB1-Tuned para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)
La semana pasada hemos visto UCB2, un algoritmo que ha ofrecido mejores rendimientos que UCB1 para nuestros bandidos basados en una distribución binomial. En esta ocasión vamos a ver UCB1-Tuned (también conocido como UCB-Tuned), una mejora de UCB1 en el que se modifica la fórmula con la que se calcula el límite de confianza superior.UCB1-TunedEl método UCB1-Tuned … [Leer más...] acerca de UCB1-Tuned para un problema Bandido Multibrazo (Multi-Armed Bandit)