La nueva versión 1.3 de Scikit-learn trae importantes novedades. Una de ellas es la posibilidad de configurar el API de las herramientas de transformación de datos o transformers. Hasta ahora en Scikit-learn al utilizar un transformer el resultado que se obtiene es un ndarray de NumPy. A partir de la versión 1.3, es posible configurar el tipo de objeto resultante mediante el … [Leer más...] acerca de Configurar el API de Scikit-learn para generar DataFrames
Pandas
Pandas es una librería para Python la cual extiende las funcionalidades que ofrece NumPy para el tratamiento y análisis de conjuntos de datos. Poniendo a disposición de los usuarios dos nuevas estructuras de datos (Series y DataFrame) que facilitan la manipulación de series temporales y tablas.
La estructura de datos básica de Pandas es el objeto Series. Un vector etiquetado capaz de contener cualquier tipo de dato (enteros, reales, cadenas de texto, fechas, objetos de Python, …) con etiquetas que se denominan índices.
La otra estructura de datos, el DataFrame, es una colección ordenada de columnas con nombres y tipos, similar a las tablas de las bases de datos, donde las filas son un registro y las columnas son los atributos. Siendo cada una de las columnas de este tipo de datos un objeto Series.
Uso de Eval en Pandas para analizar datos de forma sencilla
El método eval() de los DataFrames de Pandas permite indicar mediante una cadena de texto las operaciones que se desean realizar sobre las columnas del conjunto de datos. Con un funcionamiento similar al de método query(). Pudiendo combinar ambos para llevar a cabo operaciones complejas sobre los datos de los DataFrames de una forma relativamente sencilla. Veamos algunos de los … [Leer más...] acerca de Uso de Eval en Pandas para analizar datos de forma sencilla
Barajar las filas de un DataFrame con Pandas
Los DataFrames de Pandas disponen del método sample() con el que se puede obtener una muestra aleatoria de los registros de un conjunto de datos. Método que se puede emplear para barajar las filas de un DataFrame. Veamos algunos de los usos que se le puede dar al método sample().Conjunto de ejemploAntes de continuar es necesario disponer de un conjunto de datos de … [Leer más...] acerca de Barajar las filas de un DataFrame con Pandas
Diferencia entre dos fechas en Python
Posiblemente una de las mejores opciones para trabajar con fechas en Python sea el tipo de dato datetime64 de NumPy. El cual permite realizar operaciones con fechas como con números, pudiendo restar, sumar o dividir con días, semanas, meses o años. Veamos las opciones que ofrece datetime64 para calcular la diferencia entre dos fechas en Python.Creación de series con … [Leer más...] acerca de Diferencia entre dos fechas en Python
Modificar el formato de los DataFrame de Pandas
Cuando se imprime un DataFrame de Pandas por la pantalla este se muestra con un formato estándar. A pesar de que este es más que adecuado para la mayoría de las aplicaciones, el estilo se puede modificar para adaptarlo a nuestras necesidades. Veamos algunos cambios que se pueden realizar en el formato de los DataFrame de Pandas para obtener unos que se puedan adaptar a cada uno … [Leer más...] acerca de Modificar el formato de los DataFrame de Pandas
Importar solamente algunas columnas de un archivo con Pandas
Una de las formas más habituales para importar los datos para un análisis es mediante el uso de archivos. Los cuales, debido a que los conjuntos de datos no se generan específicamente para un análisis en concreto, generalmente contienen más información de la que es necesaria para el estudio que se necesita realizar. Siendo necesaria más memoria para trabajar con ellos. En … [Leer más...] acerca de Importar solamente algunas columnas de un archivo con Pandas
Obtener los primeros registros ordenados de un DataFrame Pandas
Los objetos DataFrame de Pandas cuentan con un par de métodos mediante los cuales se puede ordenar los registros en base a los valores de una o varias columnas y obtener como resultado los n primeros. Una funcionalidad con la que se puede simplificar algunos análisis. En concreto, el método df.nlargest() ordena de mayor a menor los registros de un conjunto de datos y devuelve … [Leer más...] acerca de Obtener los primeros registros ordenados de un DataFrame Pandas
Unir múltiples archivos CSV en uno con Pandas
Por múltiples motivos es bastante habitual que un conjunto de datos llegue en varios archivos CSV en lugar de uno único. Algo que generalmente obliga unirlo en uno antes de poder realizar los análisis. Aunque es una tarea sencilla, puede ser tediosa si se repite de forma habitual. Para solucionar esto, se puede crear una función con Pandas para unir múltiples archivos CSV en … [Leer más...] acerca de Unir múltiples archivos CSV en uno con Pandas
Truco: reemplazar los valores NaN en los DataFrame Pandas
La existencia de valores NaN es un conjunto de datos puede ser una molestia ya que no es posible realizar muchas operaciones con ellos. Por eso conocer un método para reemplazar los valores NaN en los DataFrame por cualquier otro puede solucionar algunos problemas. Afortunadamente para ello existe el método fillna() en Pandas, con el que se puede reemplazar todas las … [Leer más...] acerca de Truco: reemplazar los valores NaN en los DataFrame Pandas
Uso de Pandas Query para filtrar datos de forma sencilla
En los DataFrames de Pandas se puede emplear vectores lógicos para seleccionar las filas que cumplen una o varias condiciones. Algo que se puede utilizar para realizar operaciones de filtrado de datos. Aunque esta característica es muy poderosa, existe otra opción con la que generalmente se puede conseguir filtrar los datos de una manera mucho más sencilla: Pandas Query. Un … [Leer más...] acerca de Uso de Pandas Query para filtrar datos de forma sencilla
Importar automáticamente las dependencias en Python con una línea
Python es uno de los mejores entornos de trabajo que existen actualmente para los científicos de datos. Existen múltiples librerías con las que realizar de una forma sencilla y eficiente una gran cantidad de tareas, como pueden ser NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn o Scikit-Learn. Aunque la importación de todas las dependencias necesarias en un proyecto puede llegar a ser una … [Leer más...] acerca de Importar automáticamente las dependencias en Python con una línea
Selección condicional con Pandas
Al importar un conjunto de datos en una sesión de Python no todos los registros de este tienen porque ser de interés para el análisis que se pretende realizar. Por lo que saber seleccionar los elementos necesarios de una forma rápida es de gran ayuda a la hora de realizar casi cualquier trabajo. Siendo esta una tarea que se puede realizar fácilmente si se aprovechan … [Leer más...] acerca de Selección condicional con Pandas
