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 dePandas: Cómo convertir un Dataframe en una lista de listas por filas o columnas
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Cómo encontrar la posición de elementos en una lista de Python
Localizar la posición de un elemento dado en una lista es una tarea bastante habitual. Por ejemplo, cuando necesitamos localizar los valores máximo o mínimo. Para esta tarea se puede usar el método index() de las listas de Python o, cuando estamos trabajando con vectores de NumPy existe el método where(). Veamos a continuación cómo encontrar la posición de elementos en una … [Leer más...] acerca deCómo encontrar la posición de elementos en una lista de Python
NumPy: La función reshape de NumPy con ejemplos
El método que podemos usar en NumPy para redimensionar los vectores es la función reshape. Una función que es clave conocer para trabajar de forma eficaz con NumPy. Veamos a continuación como se puede usar la función reshape de NumPy a través de diferentes ejemplos.La función reshape de NumPyEn la documentación de NumPy se pude ver que la función reshape tiene la … [Leer más...] acerca deNumPy: La función reshape de NumPy con ejemplos
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 deDisponible la versión 1.20.0 de NumPy
NumPy: Crear matrices vacías en NumPy y adjuntar filas o columnas
El método empty() permite crear matrices en NumPy sin la necesidad de inicializar los valores de estos. Esto es, crea matrices con los valores que en ese momento se encuentren en memoria. Aunque también se pueden crear matrices varias sin elementos en una dimensión. Junto a este método se puede utilizar el método append() para ir agregando poco a poco los valores de las … [Leer más...] acerca deNumPy: Crear matrices vacías en NumPy y adjuntar filas o columnas
NumPy: Ordenar matrices de NumPy por fila o columna
Cuando estamos trabajando en NumPy con matrices, arrays 2D, nos podemos plantear cómo reordenar estas en base a los valores de las filas o las columnas. Una operación que se puede realizar fácilmente utilizando el método argsort() presente en los array de NumPy. En esta entrada veremos los métodos para ordenar matrices de NumPy por fila o columna.Creación de una … [Leer más...] acerca deNumPy: Ordenar matrices de NumPy por fila o columna
NumPy: Cómo ordenar una matriz NumPy en Python
En NumPy existe el método np.sort() con el que se puede ordenar una matriz NumPy. Un método que ofrece varias opciones las que discutiremos a continuación.Ordenar un vectorEn primer lugar, podemos crear un vector de números enteros ordenados aleatoriamente. Lo que se puede conseguir utilizando el método np.random.shuffle() sobre un vector que se ha creado con … [Leer más...] acerca deNumPy: Cómo ordenar una matriz NumPy en Python
Vectorización en Python para mejorar el rendimiento
Python es uno de los leguajes de programación más populares en la actualidad en ciencia de datos y otras áreas intensivas en cálculo numérico. Aun así, no es rápido en comparación con otros lenguajes. Por eso, conocer las prácticas que nos permiten obtener el mejor rendimiento en nuestros códigos es importante. Para poder reducir así el tiempo de ejecución de nuestros … [Leer más...] acerca deVectorización en Python para mejorar el rendimiento
Comparar los valores con tolerancia en Python.
Al trabajar con números reales no es una buena idea comparar dos valores después de operar con ellos con el operador ==. El mínimo error numérico es las operaciones puede hacer que dos valores que deberían ser iguales no lo sean. Algo que se puede comprobar fácilmente evaluando la expresión 0.1 + 0.2 == 0.3 en Python, la comparación devuelve False cuando esperaríamos todo lo … [Leer más...] acerca deComparar los valores con tolerancia en Python.
Truco Python: identificar filas o columnas únicas en numpy
Numpy ofrece la función np.unique() para identificar los elementos únicos dentro de un array. Una función que es muy útil. Pero lo que mucha gente no sabe es que se puede utilizar no solo para identificar los elementos únicos dentro de un array, sino que también para identificar filas o columnas únicas en los objetos bidimensionales.Para identificar las filas o columnas … [Leer más...] acerca deTruco Python: identificar filas o columnas únicas en numpy
Numpy básico
El trimestre pasado hemos dedicado las entradas de los miércoles a algunas de las tareas básicas que se pueden hacer con Numpy. Una serie que llamamos Numpy básico. En esta entrada vamos a recopilar los enlaces a todas las entradas para que su consulta pueda ser más sencilla.Las entradas publicadas en la serie “Numpy básico” son:Creación de un Array de Numpy a partir de … [Leer más...] acerca deNumpy básico
Numpy básico: como invertir arrays de Numpy
Una de las tareas básicas que más me preguntan es cómo invertir vectores o matrices. En esta entrada vamos a ver diferentes métodos para invertir arrays de Numpy. Para lo que usaremos el operador [] y el método np.flip().Invertir vectores en NumpyComo siempre lo primero que tenemos que hacer para invertir un vector en Numpy es importar la librería y un vector para … [Leer más...] acerca deNumpy básico: como invertir arrays de Numpy
