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
Seaborn
Combinar diagramas de caja e histogramas en Python con Seaborn
Los diagramas de caja ("boxplot") o diagramas de bigote son una excelente herramienta para representar características de un conjunto de datos como la dispersión y la simetría. Otro gráfico que también nos permite observar estas características en los conjuntos de datos son los histogramas. Por lo que, en ciertas ocasiones, puede ser una buena idea combinar ambos en un único … [Leer más...] acerca de Combinar diagramas de caja e histogramas en Python con Seaborn
Ley potencial y visitas Analytics Lane
La ley potencial es una relación entre magnitudes que se puede observar en diferentes fenómenos de carácter físico, biológico o debidos a la actividad humana. Los cuales se caracterizan por tener distribuciones sesgadas de los valores en los que un pequeño número de registros tienen valores más elevados. Además de tener invariancia de escala. Algunos fenómenos que siguen esta … [Leer más...] acerca de Ley potencial y visitas Analytics Lane
Mapas de calor y diagramas de araña en Python
En una entrada anterior se ha visto algunos de los gráficos más importantes disponibles en la librería de Python Seaborn. En esta ocasión se va a ver cómo construir en Python dos tipos de gráficos que pueden ser muy útiles: los mapas de calor y los diagramas de araña. Para construir el primero de ellos se utilizará Seaborn, mientras que para el segundo se utilizará matplotlib. … [Leer más...] acerca de Mapas de calor y diagramas de araña en Python
Selección de una submuestra en Python con pandas
La generación de muestras aleatorias a partir de conjunto de datos es una tarea bastante habitual. Al realizar el entrenamiento de un modelo supervisado es habitual dejar un conjunto de datos para una validación posterior. También en algunos estudios estadísticos pueden realizarse únicamente con un conjunto de los datos originales. Por este motivo los objetos DataFrame de … [Leer más...] acerca de Selección de una submuestra en Python con pandas
Tablas dinámicas en Python con pandas
Es muy probable que la mayoría de los lectores tengan experiencia con las tablas dinámicas de Excel. Estas son un tipo especial de tablas en las que es posible resumir de forma dinámica el contenido de hojas calculo. A la hora de su definición es posible indicar los campos a utilizar como columna, como fila y los estadísticos que se mostraran en estas. Otro nombre por el que … [Leer más...] acerca de Tablas dinámicas en Python con pandas
Visualización de datos en Python con Seaborn
Seaborn es una librería para Python que permite generar fácilmente elegantes gráficos. Seaborn esta basada en matplotlib y proporciona una interfaz de alto nivel que es realmente sencilla de aprender. Dada su gran popularidad se encuentra instalada por defecto en la distribución Anaconda.La representación de datos es una tarea clave del análisis de datos. La utilización de … [Leer más...] acerca de Visualización de datos en Python con Seaborn