Pivot Tables
Pivot Tables
Las tablas dinámicas en Python permiten calcular estadísticas agrupadas usando .pivot_table(). Se puede especificar la columna a resumir y la columna para agrupar. Se pueden aplicar diferentes funciones estadísticas con el argumento aggfunc. También se pueden manejar valores faltantes con fill_value y agregar márgenes para mostrar promedios en la tabla.
Eventos Aleatorios: random.randint()
Eventos Aleatorios: random.randint()
Los eventos aleatorios permiten estimar probabilidades de resultados inciertos, como lanzar un dado. En Python, el módulo random se utiliza para generar números aleatorios con random.randint(), que devuelve un entero dentro de un rango específico. Se puede usar para simular juegos, generar IDs aleatorios y crear datos de prueba.
Eventos Aleatorios: random.choices()
Eventos Aleatorios: random.choices()
Los eventos aleatorios son situaciones donde no se puede predecir el resultado exacto, pero se pueden estimar probabilidades. La función random.choices() permite seleccionar elementos de una lista con posibilidad de repetición y probabilidades personalizadas. Se puede usar para elegir un elemento aleatorio, múltiples elementos, o realizar sorteos con diferentes probabilidades. También se puede generar una contraseña aleatoria con caracteres.
Introducción a Xlsxwriter
Introducción a Xlsxwriter
XlsxWriter es una biblioteca de Python que facilita la creación de archivos Excel (.xlsx) con funcionalidades como escritura de datos, aplicación de formatos, creación de gráficos y control del diseño. Es ideal para automatizar informes y manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. La instalación es sencilla y permite generar hojas de cálculo personalizadas rápidamente.
Introducción a Numpy
Introducción a Numpy
NumPy es una biblioteca esencial en Python para análisis de datos y computación científica, que permite realizar operaciones matemáticas rápidas y eficientes. Ofrece soporte para arrays multidimensionales, funciones matemáticas optimizadas y herramientas para álgebra lineal y generación de números aleatorios. Se detalla su instalación y se presentan ejemplos de creación y operaciones básicas con arrays.
Características Básicas de un Array
Características Básicas de un Array
Los arrays de Numpy permiten realizar operaciones rápidas y eficientes sobre colecciones de datos, superando las limitaciones de las listas en Python. Se pueden crear usando np.array(), y permiten realizar cálculos sobre matrices enteras, manejar diferentes tipos de datos y crear subconjuntos utilizando matrices booleanas para filtrar valores específicos, como el IMC superior a 23.
2D NumPy Arrays
2D NumPy Arrays
Los arrays de NumPy pueden ser unidimensionales o multidimensionales, como los bidimensionales (2D) que se crean con listas. Se pueden visualizar con la propiedad .shape, que muestra el número de filas y columnas. Al cambiar un tipo de dato en un array, todos los elementos se convierten al nuevo tipo. También se pueden seleccionar elementos específicos utilizando índices y corchetes, permitiendo cálculos más avanzados con los datos.
Introducción a Pandas
Introducción a Pandas
Pandas es una librería de Python para la manipulación de datos, construida sobre NumPy y Matplotlib, que utiliza estructuras de datos como Series y DataFrames. Se puede instalar con pip y se importa con un alias comúnmente como pd. Los archivos se pueden convertir en DataFrames usando pd.read_csv.
Agregar Nuevas Columnas
Agregar Nuevas Columnas
Se explica cómo agregar nuevas columnas a un DataFrame en Pandas, incluyendo ejemplos de código para crear columnas que suman valores, clasifican ventas y calculan porcentajes. También se proponen ejercicios prácticos para agregar columnas que suman datos de personas sin hogar y calculan proporciones en relación con la población estatal.
Métodos para Cambiar Valores
Métodos para Cambiar Valores
Se describen métodos en Pandas para cambiar valores en un DataFrame: replace() para reemplazar valores específicos, fillna() para llenar valores faltantes con un valor específico, y dropna() para eliminar filas o columnas con valores faltantes.
Counting
Counting
Para contar cuántos perritos de cada raza han visitado la veterinaria, se debe evitar contar duplicados de nombres. Se puede usar el método drop_duplicates para eliminar filas repetidas, pero esto no es eficiente si hay perritos con el mismo nombre de diferentes razas. En su lugar, se debe seleccionar tanto el nombre como la raza y luego utilizar value_counts para contar las razas, con opciones para ordenar y normalizar los resultados.
Sorting y Subsetting
Sorting y Subsetting
Ordenar y filtrar datos en pandas facilita el análisis al permitir organizar información por columnas, ya sea en orden ascendente o descendente, y seleccionar subconjuntos de datos según condiciones específicas. Se pueden realizar operaciones como seleccionar columnas, filas por índice o condiciones lógicas, y combinar ambas técnicas para un análisis más efectivo.