mirror of
https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git
synced 2024-12-29 18:23:08 +03:00
239 lines
8.9 KiB
Markdown
239 lines
8.9 KiB
Markdown
---
|
|
language: Statistical computing with Python
|
|
contributors:
|
|
- ["e99n09", "https://github.com/e99n09"]
|
|
filename: pythonstatcomp-es.py
|
|
translators:
|
|
- ["Damaso Sanoja", "https://github.com/damasosanoja"]
|
|
lang: es-es
|
|
---
|
|
|
|
Este es un tutorial de como realizar tareas típicas de programación estadística usando Python. Está destinado a personas con cierta familiaridad con Python y con experiencia en programación estadística en lenguajes como R, Stata, SAS, SPSS, or MATLAB.
|
|
|
|
```python
|
|
|
|
# 0. Cómo configurar ====
|
|
|
|
""" Configurar con IPython y pip install lo siguiente: numpy, scipy, pandas,
|
|
matplotlib, seaborn, requests.
|
|
Asegúrese de realizar este tutorial con el IPython notebook para tener fácil
|
|
acceso a las ayudas en tiempo real y la documentación respectiva.
|
|
"""
|
|
|
|
# 1. Captura de datos ====
|
|
|
|
""" Muchos prefieren Python sobre R ya que quieren interactuar mucho
|
|
con la web, bien sea haciendo webscraping o solicitando datos mediante
|
|
un API. Esto se puede hacer en R, pero en el contexto de un proyecto
|
|
que ya usa Python, existen beneficios al mantener un solo lenguaje.
|
|
"""
|
|
|
|
import requests # para llamados HTTP (webscraping, APIs)
|
|
import os
|
|
|
|
# webscraping
|
|
r = requests.get("https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs")
|
|
r.status_code # si es 200, el llamado ha sido exitoso
|
|
r.text # código fuente de la página
|
|
print(r.text) # formateado y embellecido
|
|
# graba el código fuente en un fichero:
|
|
os.getcwd() # verifica cual es el directorio de trabajo
|
|
f = open("learnxinyminutes.html","wb")
|
|
f.write(r.text.encode("UTF-8"))
|
|
f.close()
|
|
|
|
# descargando un csv
|
|
fp = "https://raw.githubusercontent.com/adambard/learnxinyminutes-docs/master/"
|
|
fn = "pets.csv"
|
|
r = requests.get(fp + fn)
|
|
print(r.text)
|
|
f = open(fn,"wb")
|
|
f.write(r.text.encode("UTF-8"))
|
|
f.close()
|
|
|
|
""" para saber más del módulo de peticiones, incluyendo APIs, ver
|
|
http://docs.python-requests.org/en/latest/user/quickstart/
|
|
"""
|
|
|
|
# 2. Leyendo un fichero CSV ====
|
|
|
|
""" El paquete pandas de Wes McKinney brinda objetos 'DataFrame' en Python. Si
|
|
has usado R, ya estarás familiarizado con la idea de "data.frame".
|
|
"""
|
|
|
|
import pandas as pd, numpy as np, scipy as sp
|
|
pets = pd.read_csv(fn)
|
|
pets
|
|
# nombre edad peso especies
|
|
# 0 fluffy 3 14 cat
|
|
# 1 vesuvius 6 23 fish
|
|
# 2 rex 5 34 dog
|
|
|
|
""" Usuarios de R: notar que Python, al igual que otros lenguajes de programación
|
|
normales, comienza indexando desde 0. R de forma inusual comienza desde 1.
|
|
"""
|
|
|
|
# dos formas distintas de imprimir una columna
|
|
pets.age
|
|
pets["age"]
|
|
|
|
pets.head(2) # imprime las primeras dos filas
|
|
pets.tail(1) # imprime la última fila
|
|
|
|
pets.name[1] # 'vesuvius'
|
|
pets.species[0] # 'cat'
|
|
pets["weight"][2] # 34
|
|
|
|
# en R, puedes esperar obtener 3 filas haciendo esto, pero aquí obtienes 2:
|
|
pets.age[0:2]
|
|
# 0 3
|
|
# 1 6
|
|
|
|
sum(pets.age)*2 # 28
|
|
max(pets.weight) - min(pets.weight) # 20
|
|
|
|
""" Si estás procesando grandes cantidades de cálculos de álgebra lineal, podrías
|
|
querer usar matrices, no DataFrames. Los DataFrames son ideales para combinar
|
|
columnas de diferentes tipos.
|
|
"""
|
|
|
|
# 3. Gráficas ====
|
|
|
|
import matplotlib as mpl, matplotlib.pyplot as plt
|
|
%matplotlib inline
|
|
|
|
# Para hacer virtualización de datos en Python, usa matplotlib
|
|
|
|
plt.hist(pets.age);
|
|
|
|
plt.boxplot(pets.weight);
|
|
|
|
plt.scatter(pets.age, pets.weight); plt.xlabel("age"); plt.ylabel("weight");
|
|
|
|
# seaborn está por encima de matplotlib y logra mejores gráficos
|
|
|
|
import seaborn as sns
|
|
|
|
plt.scatter(pets.age, pets.weight); plt.xlabel("age"); plt.ylabel("weight");
|
|
|
|
# también hay algunas funciones gráficas específicas de seaborn
|
|
# nota como seaborn etiqueta automáticamente el eje x en este gráfico de barras
|
|
sns.barplot(pets["age"])
|
|
|
|
# los veteranos de R pueden seguir usando ggplot
|
|
from ggplot import *
|
|
ggplot(aes(x="age",y="weight"), data=pets) + geom_point() + labs(title="pets")
|
|
# fuente: https://pypi.python.org/pypi/ggplot
|
|
|
|
# incluso hay un porteo d3.js: https://github.com/mikedewar/d3py
|
|
|
|
# 4. Limpieza simple de datos y análisis exploratorio ====
|
|
|
|
""" Tenemos ahora un ejemplo más complicado que demuestra un flujo básico para
|
|
limpieza de datos que lleva a la creación de algunos gráficos exploratorios
|
|
y la ejecución de una regresión lineal.
|
|
El conjunto de datos fue transcrito de Wikipedia a mano. Contiene
|
|
todos los Emperadores Romanos Sagrados y fechas claves en sus vidas
|
|
(nacimiento, muerte, coronación, etc.).
|
|
El objetivo del análisis es explorar si existe alguna relación
|
|
entre el año de nacimiento del Emperador y su tiempo de vida.
|
|
fuente de datos: https://en.wikipedia.org/wiki/Holy_Roman_Emperor
|
|
"""
|
|
|
|
# cargar algunos datos de los Emperadores Romanos Sagrados
|
|
url = "https://raw.githubusercontent.com/e99n09/R-notes/master/data/hre.csv"
|
|
r = requests.get(url)
|
|
fp = "hre.csv"
|
|
f = open(fp,"wb")
|
|
f.write(r.text.encode("UTF-8"))
|
|
f.close()
|
|
|
|
hre = pd.read_csv(fp)
|
|
|
|
hre.head()
|
|
"""
|
|
Ix Dynasty Name Birth Death Election 1
|
|
0 NaN Carolingian Charles I 2 April 742 28 January 814 NaN
|
|
1 NaN Carolingian Louis I 778 20 June 840 NaN
|
|
2 NaN Carolingian Lothair I 795 29 September 855 NaN
|
|
3 NaN Carolingian Louis II 825 12 August 875 NaN
|
|
4 NaN Carolingian Charles II 13 June 823 6 October 877 NaN
|
|
|
|
Election 2 Coronation 1 Coronation 2 Ceased to be Emperor
|
|
0 NaN 25 December 800 NaN 28 January 814
|
|
1 NaN 11 September 813 5 October 816 20 June 840
|
|
2 NaN 5 April 823 NaN 29 September 855
|
|
3 NaN Easter 850 18 May 872 12 August 875
|
|
4 NaN 29 December 875 NaN 6 October 877
|
|
|
|
Descent from whom 1 Descent how 1 Descent from whom 2 Descent how 2
|
|
0 NaN NaN NaN NaN
|
|
1 Charles I son NaN NaN
|
|
2 Louis I son NaN NaN
|
|
3 Lothair I son NaN NaN
|
|
4 Louis I son NaN NaN
|
|
"""
|
|
|
|
# limpiar las columnas de Nacimiento y Muerte
|
|
|
|
import re # módulo para expresiones regulares
|
|
|
|
rx = re.compile(r'\d+$') # coincidencia de últimos dígitos
|
|
|
|
""" Esta función aplica una expresión regular a una columna de entrada (Birth,
|
|
Death), nivela la lista resultante, la convierte en un objeto Series, y
|
|
finalmente convierte el tipo del objeto Series de string a entero. Para
|
|
más información sobre que hace cada parte del código, ver:
|
|
- https://docs.python.org/2/howto/regex.html
|
|
- http://stackoverflow.com/questions/11860476/how-to-unlist-a-python-list
|
|
- http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.html
|
|
"""
|
|
def extractYear(v):
|
|
return(pd.Series(reduce(lambda x,y: x+y,map(rx.findall,v),[])).astype(int))
|
|
|
|
hre["BirthY"] = extractYear(hre.Birth)
|
|
hre["DeathY"] = extractYear(hre.Death)
|
|
|
|
# hacer una columna decir la edad estimada
|
|
hre["EstAge"] = hre.DeathY.astype(int) - hre.BirthY.astype(int)
|
|
|
|
# gráfica de dispersión simple, sin línea de tendencia, el color representa dinastía
|
|
sns.lmplot("BirthY", "EstAge", data=hre, hue="Dynasty", fit_reg=False);
|
|
|
|
# usa scipy para hacer regresiones lineales
|
|
from scipy import stats
|
|
(slope,intercept,rval,pval,stderr)=stats.linregress(hre.BirthY,hre.EstAge)
|
|
# código fuente: http://wiki.scipy.org/Cookbook/LinearRegression
|
|
|
|
# verifica la pendiente (slope)
|
|
slope # 0.0057672618839073328
|
|
|
|
# verifica el valor R^2 :
|
|
rval**2 # 0.020363950027333586
|
|
|
|
# verifica el valor p
|
|
pval # 0.34971812581498452
|
|
|
|
# usa seaborn para hacer un gráfico de dispersión y dibujar una regresión lineal
|
|
# de la tendencia
|
|
sns.lmplot("BirthY", "EstAge", data=hre);
|
|
|
|
""" Para más información sobre seaborn, ver
|
|
- http://web.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/
|
|
- https://github.com/mwaskom/seaborn
|
|
Para más información sobre SciPy, ver
|
|
- http://wiki.scipy.org/SciPy
|
|
- http://wiki.scipy.org/Cookbook/
|
|
Para ver una versión del análisis de los Emperadores Romanos usando R, ver
|
|
- http://github.com/e99n09/R-notes/blob/master/holy_roman_emperors_dates.R
|
|
"""
|
|
```
|
|
|
|
Si quieres aprender más, obtén _Python for Data Analysis_ por Wes McKinney. Es un extraordinario recurso usado como referencia para escribir este tutorial.
|
|
|
|
También puedes encontrar gran cantidad de tutoriales interactivos de IPython en temas específicos a tus intereses, como Pilon de Cam Davidson <a href="http://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/" Title="Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers">Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers</a>.
|
|
|
|
Ver más módulos para investigar:
|
|
- análisis de texto y procesamiento natural del lenguaje: nltk, http://www.nltk.org
|
|
- análisis de redes sociales: igraph, http://igraph.org/python/
|