• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Parquet

Diferencias entre Apache Arrow y Parquet

diciembre 24, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Apache Arrow y Parquet son dos formatos modernos para con los que es posible conseguir archivos más pequeños que CSV, además de unos menores tiempos de lectura y escritura. Veamos a continuación las diferencias que existen entre Apache Arrow y Parquet.Apache ArrowApache Arrow es una biblioteca, disponible para múltiples lenguajes de programación, que proporciona … [Leer más...] acerca de Diferencias entre Apache Arrow y Parquet

Archivos Parquet en Julia

diciembre 22, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

En una publicación reciente se ha visto las ventajas que ofrece el uso de archivos Parquet frente a CSV o Feather en Pandas. Consiguiendo guardar un conjunto de datos aleatorios en un archivo un 10% más pequeño que CSV con compresión hasta 100 veces más rápido. Algo que, en algunos puntos, mejora el rendimiento de Feather. Veamos como se puede trabajar con archivos Parquet en … [Leer más...] acerca de Archivos Parquet en Julia

Uso de Parquet para guardar los conjuntos de datos de forma eficiente en Pandas

diciembre 20, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

Los formatos de archivo para el intercambio de datos más populares actualmente son CSV y Microsoft Excel. Resultando ambos poco eficientes a la hora trabajar con grandes conjuntos de datos. CSV es un formato basado en archivos de texto plano, lo que permite su edición con cualquier editor de texto, sin la necesidad de emplear un programa específico. Aunque esto también se … [Leer más...] acerca de Uso de Parquet para guardar los conjuntos de datos de forma eficiente en Pandas

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)

junio 4, 2026 Por Daniel Rodríguez

Calibración vs Discriminación en Credit Scoring: diferencias clave y cómo evaluarlas

junio 2, 2026 Por Daniel Rodríguez

Ley de Benford: cómo detectar datos manipulados con ejemplos reales

mayo 28, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Hoja de cálculo para repartir los escaños en base al método D’Hont Aplicar el método D’Hondt en Excel publicado el abril 14, 2021 | en Herramientas
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia publicado el octubre 2, 2025 | en Ciencia de datos, Opinión
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • ¿Qué es la estadística y por qué todos deberíamos comprenderla? publicado el noviembre 22, 2024 | en Opinión
  • Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn publicado el julio 18, 2023 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto