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Anunciado coLaboratory: IPython/Jupyter + Google

Google anunció ayer oficialmente el proyecto coLaboratory, una nueva herramienta para «hacer análisis de datos» que no es ni más ni menos que la integración del notebook de IPython/Jupyter y los productos de Google, especialmente Google Drive. El ecosistema Python científico sigue avanzando a un ritmo frenético y el proyecto… Leer más »Anunciado coLaboratory: IPython/Jupyter + Google

Pybonacci 2.0

Hola a todos. Hemos estado unos días trabajando en la nueva versión de Pybonacci, que llamaremos v2.0 por eso de parecer modernos. Durante unas semanas, Juanlu y un servidor hemos estado hablando sobre la importancia de determinadas cosas y fruto de esas conversaciones ha salido lo que tenéis delante. Espero… Leer más »Pybonacci 2.0

Reseña del libro "Learning NumPy Array" de Ivan Idris

El otro día me contactaron desde la editorial Packt Publishing y me propusieron hacer una reseña del libro “Learning NumPy Array”, de Ivan Idris, y no solo me regalaron la versión electrónica sino que encima me enviaron una copia física y me propusieron hacer un concurso para los lectores. ¡Genial! 🙂
Desde aquí agradezco su cordialidad y simpatía a la gente de Packt, y os dejo sin más dilación con la reseña del libro. Del concurso hablamos más abajo 😉
https://twitter.com/Pybonacci/status/489836965358227456

“Learning NumPy Array” es un libro escueto que va directo al grano, utilizando las versiones más modernas de todas las bibliotecas y muy instructivo. Sin embargo, puede sorprenderte por el nivel de matemáticas requerido y porque usa una multitud de paquetes más aparte de NumPy. Le doy un 3.5/5.

Si estás interesado como yo en empezar a hacer análisis de datos con Python y has oído hablar de pandas o StatsModels pero no sabes por qué los necesitas o cómo usarlos, este libro te va a gustar.
El capítulo 1 empieza desde el principio y explica cómo instalar Python, NumPy y el resto de paquetes necesarios en Windows, Linux y Mac OS X (este último es el sistema operativo usado por el autor), e incluso da instrucciones de cómo compilar el código fuente. A continuación abre el apetito del lector escribiendo un programa muy simple en Python haciendo uso de los arrays de NumPy.
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Tutorial de OpenLayers usando IPython, Brython y brythonmagic

No, no habéis leído mal, hoy vamos a hablar de OpenLayers, una librería javascript para hacer ‘mapping’ en el cliente (navegador). Como sabéis, hablamos principalmente de Python porque nos gusta y porque nos divierte y este tutorial de una librería javascript lo vamos a realizar usando una sintaxis pythónica y,… Leer más »Tutorial de OpenLayers usando IPython, Brython y brythonmagic

Pandas (VI)

Y mucho más Esto solo ha sido un pequeño vistazo con cosas que considero importantes pero que no tienen que ser las más importantes. Podéis echarle un ojo a: sort, max, min, head, tail, unique, groupby, apply, transform, stack, unstack, mean, std, isnull, value_counts, notnull, rank, dropna, fillna, describe, cov,… Leer más »Pandas (VI)

Pandas (V)

Antes de nada, el contexto, para esta serie de entradas se va a usar lo siguiente: [crayon-5ded710d1160e824613515/]   Y sin más preámbulos seguimos con esta quinta parte de la serie. Unir (merge/join) Pandas dispone de la función merge (documentación oficial) que permite ‘unir’ datos al estilo de como se hace… Leer más »Pandas (V)

Pandas (IV)

Antes de nada, el contexto, para esta serie de entradas se va a usar lo siguiente: [crayon-5ded710d12135863389709/]   Y sin más preámbulos seguimos con esta cuarta parte de la serie. Concatenando datos Para concatenar ficheros se usa la función pd.concat (documentación oficial]. Un ejemplo rápido sería el siguiente: [code language=”Python”]… Leer más »Pandas (IV)