datos

Pandas (VI)

Y mucho másEsto 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, corr,… Leer más »Pandas (VI)

Pandas (V)

Antes de nada, el contexto, para esta serie de entradas se va a usar lo siguiente:

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 con… Leer más »Pandas (V)

Pandas (IV)

Antes de nada, el contexto, para esta serie de entradas se va a usar lo siguiente:

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:

Cuyo resultado… Leer más »Pandas (IV)

Pandas (III)

Antes de nada, el contexto, para esta serie de entradas se va a usar lo siguiente:

Y sin más preámbulos seguimos con esta tercera parte de la serie. Trabajando con datos, indexación, selección,…¿Cómo podemos seleccionar, añadir, eliminar, mover,…, columnas, filas,…? Para seleccionar una columna solo hemos de usar el… Leer más »Pandas (III)

Pandas (II)

Antes de nada, el contexto, para esta serie de entradas se va a usar lo siguiente:

  Y sin más preámbulos seguimos con esta segunda parte de la serie. Leyendo y escribiendo datos (IO) Una de las cosas que más me gusta de Pandas es la potencia que aporta… Leer más »Pandas (II)

Pandas (I)

Antes de nada, el contexto, para esta serie de entradas se va a usar lo siguiente:

Y sin más preámbulos… ¿Qué es Pandas? Pandas es una librería que proporciona estructuras de datos flexibles y permite trabajar con la información de forma eficiente (gran parte de Pandas está implementado usando… Leer más »Pandas (I)

Cómo leer y escribir datos en archivos con NumPy

Introducción

Hoy vamos a ver rápidamente cómo leer datos desde un archivo con NumPy y también cómo escribirlos. Es algo a lo que tendremos que recurrir con mucha frecuencia, ya sea porque hemos recogido nuestros datos de un experimento y los tenemos almacenados en un fichero de texto, porque los hemos recibido por otras fuentes o porque queremos separar lo que es la lógica del programa de los datos con los que opera.
Ya comentamos hace tiempo cómo crear matrices en Python a partir de listas, utilizando rangos numéricos, etc. Lo bueno que tienen las funciones de NumPy que nos ayudan a desempeñar estas tareas es que no tenemos que preocuparnos por el manejo de ficheros con Python, así que leer o escribir será tan fácil como invocar una función.
En esta entrada se ha usado python 2.7.3 y numpy 1.6.2 y es compatible con python 3.2.3

Lectura

NumPy nos ofrece varias funciones para cargar datos en forma matricial, pero la que usaremos con más frecuencia es la función loadtxt. Su único argumento obligatorio es un nombre de archivo o un objeto file desde el que leer los datos.
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