Ahora que sabemos seleccionar filas, columnas y combinar varios DataFrames en Julia es un buen momento para aprender a importar datos desde archivos. Uno de los formatos más populares para el intercambio de datos es CSV, ya que son archivos de texto que pueden usarse con todos los programas. Así que vamos a ver un paquete con el que poder guardar y leer archivos CSV en … [Leer más...] acerca de Guardar y leer archivos CSV en Julia (17ª parte – ¡Hola Julia!)
IBM lanza la plataforma IBM Tech TV
IBM anunció recientemente el lanzamiento de la plataforma IBM Tech TV en el que se pueden encontrar charlas técnicas, sesiones interactivas, sesiones de tutoría e información actualizada por parte de los expertos de IBM. Un canal en el que se pueden encontrar programas originales de IBM sobre Cloud, Data Análisis e Inteligencia Artificial.Una plataforma gratuita en la que … [Leer más...] acerca de IBM lanza la plataforma IBM Tech TV
Creación de documentos Word con Python
Los archivos de Microsoft Word son un estándar para el intercambio de documentos de texto enriquecido. Pudiéndose incluir en los mismos imágenes, tablas y lista, entre otros tipos recursos. Además, es un formato que el rector del mismo puede editar con facilidad, a diferencia de los archivos en PDF. Por lo que tener la posibilidad de crear documentos de Word con Python nos … [Leer más...] acerca de Creación de documentos Word con Python
Vuelven las publicaciones regulares
Esta semana vuelven las publicaciones regulares de los lunes, miércoles y viernes a Analytics Lane. Aunque, debido a que la serie sobre Julia no ha finalizado, sus entradas se continuarán publicando los martes y jueves como hasta ahora durante las próximas dos semanas. Por lo que en lo que queda de septiembre habrá publicaciones prácticamente a diario.Temas tratados en los … [Leer más...] acerca de Vuelven las publicaciones regulares
Combinar DataFrames en Julia (16ª parte – ¡Hola Julia!)
Al trabajar con diferentes conjuntos de datos puede que estos no se encuentren un único DataFrame. Por ejemplo, si lo importamos de una base de datos en el que tengamos una tabla de clientes y otra de factura. En tal caso se puede usar SQL para crear una consulta en la que unir las tablas e importar el resultado. Aunque sí queremos tener un mayor control sobre las operaciones … [Leer más...] acerca de Combinar DataFrames en Julia (16ª parte – ¡Hola Julia!)
Filas en DataFrames de Julia (15ª parte – ¡Hola Julia!)
En la entrada anterior hemos visto cómo trabajar con las columnas de un DataFrame, en esta ocasión vamos a ver cómo manejar las filas en DataFrames de Julia.Creación de un conjunto de datosPara poder acceder a las filas de un DataFrame es necesario tener uno en la sesión de Julia. Debido a que, en esta ocasión, los datos concretos no son importantes, vamos a crear un … [Leer más...] acerca de Filas en DataFrames de Julia (15ª parte – ¡Hola Julia!)
Columnas en DataFrames de Julia (14ª parte – ¡Hola Julia!)
A la hora de trabajar con objetos tipo DataFrame es importante conocer el funcionamiento de las columnas. Los objetos que hacen referencia a las características de los datos. Algo que no es una excepción en Julia. Por eso en esta entrada se mostrará algunos métodos para seleccionar el contenido, cambiar el nombre o el símbolo, comprobar el tipo de dato y otras operaciones … [Leer más...] acerca de Columnas en DataFrames de Julia (14ª parte – ¡Hola Julia!)
El tipo de dato Missing de Julia (13ª parte – ¡Hola Julia!)
En Julia existe un tipo de dato especial que se usa para indicar que no existe un valor para el registro: Missing. No es un tipo que se usa para reemplazar a NaN, ya que este valor también existe, sino que indica explícitamente la falta de un dato. El tipo de dato Missing de Julia es especial como podemos ver a continuación.Crear un registro de tipo MissingPara crea un … [Leer más...] acerca de El tipo de dato Missing de Julia (13ª parte – ¡Hola Julia!)
Obtener información básica de los DataFrames de Julia (12ª parte – ¡Hola Julia!)
En la entrada anterior hemos visto el funcionamiento básico de los DataFrames en Julia. Una herramienta que es clave para trabajar con datos de forma eficiente. Algo que pueden confirma los usuarios acostumbrados a trabajar tanto en R como con la librería Pandas, donde estos objetos son clave para el trabajo diario. En esta entrada vamos a ver cómo obtener alguna información … [Leer más...] acerca de Obtener información básica de los DataFrames de Julia (12ª parte – ¡Hola Julia!)
Introducción a los DataFrames en Julia (11ª parte – ¡Hola Julia!)
Hasta ahora hemos visto las bases del lenguaje con las que se puede realizar muchas tareas. Pero tanto en R como en Python un elemento básico para el tratamiento de los datos es el DataFrame. Algo que no es diferente en Julia. Por lo que en esta entrada vamos a realizar una introducción a los DataFrames en Julia.Importación de DataFramesPara trabajar con los DataFrames … [Leer más...] acerca de Introducción a los DataFrames en Julia (11ª parte – ¡Hola Julia!)
Tipos y funciones paramétricos en Julia (10ª parte – ¡Hola Julia!)
Los vectores pueden ser de tipo entero Array{Int64,1}, real Array{Float64,1} o cadenas de texto Array{String,1} entre otros. Esto es así porque los Array son tipos paramétricos. Los tipos y funciones paramétricos en Julia son una herramienta con la que se puede simplificar el código que tenemos que escribir, ya que no es necesaria una versión para cada uno de los tipos de … [Leer más...] acerca de Tipos y funciones paramétricos en Julia (10ª parte – ¡Hola Julia!)
Tipos de datos en Julia (9ª parte – ¡Hola Julia!)
En esta entrada y la siguiente nos vamos a para un momento en conceptos teóricos sobre los tipos de datos en Julia. Creo que es importante conocer cómo funcionan los tipos de datos para poder sacar un mayor provecho de las posibilidades que nos ofrece el lenguaje.Comprobar el tipo de una variableSi tenemos una variable en nuestro espacio de trabajo podemos comprobar el … [Leer más...] acerca de Tipos de datos en Julia (9ª parte – ¡Hola Julia!)