Summary Statistics
Summary Statistics
Las estadísticas de resumen son herramientas para resumir conjuntos de datos. Se destacan funciones como .mean() para calcular la media, .min() y .max() para encontrar los valores mínimo y máximo, y .agg() para estadísticas personalizadas. También se mencionan estadísticas acumulativas, que se pueden calcular usando .cumsum() para obtener sumas acumulativas en un DataFrame.
Métodos para Transformación de Datos
Métodos para Transformación de Datos
La transformación de datos en pandas implica modificar y manipular datos en un DataFrame o Serie para facilitar el análisis. Se destacan métodos como apply() para funciones personalizadas en columnas o filas, map() para transformar valores individuales en series, applymap() para aplicar transformaciones a todo un DataFrame, y groupby() para sumar cantidades vendidas por producto.
Indexing Data []
Indexing Data []
Se pueden acceder a los datos en un DataFrame de varias maneras, siendo el uso de corchetes cuadrados [] una de las más comunes. Para seleccionar un país, se utilizan corchetes simples, mientras que para conservar los datos en un DataFrame se emplean dobles corchetes. También se pueden seleccionar filas especificando un rango, recordando que el índice comienza en 0 y es excluyente. Aunque útiles, los corchetes cuadrados tienen limitaciones.
Loc
Loc
Loc es una técnica en Pandas para seleccionar datos basados en etiquetas. Permite acceder a filas específicas, como la de Rusia, y seleccionar múltiples filas, como India y China. También se pueden especificar columnas de interés y seleccionar todas las filas con un número específico de columnas usando dos puntos.
Iloc
Iloc
Iloc es una técnica en Pandas para seleccionar datos según su posición. Se pueden obtener filas específicas como Rusia, India y China usando índices, y también se puede seleccionar columnas específicas como país y capital.
Setting Indexes
Setting Indexes
En Pandas, se pueden establecer columnas como índices para organizar datos de manera eficiente, facilitando búsquedas rápidas y análisis significativos. Se puede usar .set_index() para asignar un índice y .reset_index() para revertirlo. Los índices pueden no ser únicos y se pueden crear índices jerárquicos con múltiples columnas. Además, se pueden realizar operaciones como .sort_index() para ordenar los datos por índice, aunque su uso puede complicar el código.
Estructura de un Plot
Estructura de un Plot
Para crear un gráfico en Python con Matplotlib, se debe importar la librería pyplot, tener listas o arrays con los datos, y utilizar funciones como plt.plot(), plt.bar() y plt.scatter(). Se pueden personalizar los gráficos con títulos, etiquetas de ejes, leyendas y líneas de cuadrícula, y finalmente mostrar el gráfico con plt.show().
Mis Primeros Line y Scatter Plot
Mis Primeros Line y Scatter Plot
Se explica cómo crear gráficos de líneas y de dispersión utilizando Matplotlib en Python. Para un gráfico de líneas, se utilizan las listas de años y poblaciones con la función plt.plot, y se requiere plt.show() para visualizar. El gráfico de dispersión se crea con plt.scatter, lo que permite visualizar mejor los datos cuando hay pocos puntos.
Introducción a la Personalización de Plots
Introducción a la Personalización de Plots
Crear un plot es solo el comienzo; el verdadero desafío es convertirlo en un mensaje claro. Se pueden personalizar colores, formas y ejes, comenzando con un plot básico. Es esencial incluir etiquetas en los ejes con plt.xlabel() y plt.ylabel(), añadir un título con plt.title(), y mejorar la perspectiva de los datos usando plt.yticks(), que permite ajustar el inicio del eje y y clarificar unidades como billones.
Histogram
Histogram
El histograma es una visualización útil para explorar la distribución de datos. Se construye dividiendo una línea numérica en bins y contando los puntos de datos en cada uno. Para crear histogramas en Python se utiliza la biblioteca matplotlib, permitiendo personalizaciones como títulos, etiquetas de ejes y colores. Se presentan ejemplos de histogramas para edades de perros, tamaño de camadas de gatitos y duración de vuelo de mariposas, cada uno con diferentes configuraciones de bins y estilos visuales.
Introducción al Aprendizaje Supervisado
Introducción al Aprendizaje Supervisado
El aprendizaje supervisado es un tipo de machine learning donde se utilizan datos etiquetados para predecir resultados. Incluye clasificación y regresión, y se basa en características y etiquetas. Se entrena un modelo con datos de entrenamiento y se evalúa con datos de prueba. Problemas comunes incluyen sobreajuste y subajuste. Modelos comunes son regresión lineal, regresión logística, máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, bosques aleatorios y K-Nearest Neighbors.
Tabular Data
Tabular Data
En ciencias de datos, los datos tabulares son comunes y se organizan en filas (observaciones) y columnas (características). Las celdas contienen los valores. Formatos comunes incluyen CSV, JSON y SQL, que son utilizados para estructurar y almacenar datos de manera efectiva.