Create pythonstatcomp.html.markdown

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diff --git a/pt-br/pythonstatcomp.html.markdown b/pt-br/pythonstatcomp.html.markdown
new file mode 100644
index 00000000..36659cb0
--- /dev/null
+++ b/pt-br/pythonstatcomp.html.markdown
@@ -0,0 +1,248 @@
+---
+category: tool
+tool: Computação estatística com Python
+contributors:
+    - ["e99n09", "https://github.com/e99n09"]
+translators:
+    - ["waltercjunior", "https://github.com/waltercjunior"]
+filename: pythonstatcomp-py.py
+---
+
+Este é um tutorial sobre como fazer algumas tarefas típicas de programação estatística usando Python.
+É destinado basicamente à pessoas familizarizadas com Python e experientes com programação estatística em linguagens como R,
+Stata, SAS, SPSS ou MATLAB.
+
+```python
+
+
+
+# 0. Preparando-se ====
+
+"""  Para começar, instale o seguinte : jupyther, numpy, scipy, pandas, 
+    matplotlib, seaborn, requests.
+    Certifique-se de executar este tutorial utilizando o Jupyther notebook para
+    que você utilize os gráficos embarcados e ter uma fácil consulta à 
+    documentação.
+    O comando para abrir é simplesmente '`jupyter notebook`, quando abrir então
+    clique em 'New -> Python'.
+"""
+
+# 1. Aquisição de dados ====
+
+""" A única razão das pessoas optarem por Python no lugar de R é que pretendem
+    interagir com o ambiente web, copiando páginas diretamente ou solicitando
+    dados utilizando uma API. Você pode fazer estas coisas em R, mas no 
+    contexto de um projeto já usando Python, há uma vantagem em se ater uma
+    linguágem única.
+"""
+
+import requests  # para requisições HTTP (web scraping, APIs)
+import os
+
+# web scraping
+r = requests.get("https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs")
+r.status_code  # se retornou código 200, a requisição foi bem sucedida
+r.text  # código fonte bruto da página
+print(r.text)  # formatado bonitinho
+# salve a o código fonte d apágina em um arquivo:
+os.getcwd()  # verifique qual é o diretório de trabalho
+with open("learnxinyminutes.html", "wb") as f:
+    f.write(r.text.encode("UTF-8"))
+
+# Baixar um arquivo csv
+fp = "https://raw.githubusercontent.com/adambard/learnxinyminutes-docs/master/"
+fn = "pets.csv"
+r = requests.get(fp + fn)
+print(r.text)
+with open(fn, "wb") as f:
+    f.write(r.text.encode("UTF-8"))
+
+""" para mais informações sobre o módulo de solicitações, incluindo API's, veja em
+    http://docs.python-requests.org/en/latest/user/quickstart/
+"""
+
+# 2. Lendo um arquivo formato CSV ====
+
+""" Um pacote de pandas da Wes McKinney lhe dá um objeto 'DataFrame' em Python.
+    Se você já usou R, já deve estar familiarizado com a ideia de "data.frame".
+"""
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import scipy as sp
+pets = pd.read_csv(fn)
+pets
+#        name  age  weight species
+# 0    fluffy    3      14     cat
+# 1  vesuvius    6      23    fish
+# 2       rex    5      34     dog
+
+""" Usuários R: observe que o Python, como a maioria das linguagens de programação 
+    influenciada pelo C, a indexação começa de 0. Em R, começa a indexar em 1
+    devido à influência do Fortran.
+"""
+
+# duas maneiras diferentes de imprimir uma coluna
+pets.age
+pets["age"]
+
+pets.head(2)  # imprima as 2 primeiras linhas
+pets.tail(1)  # imprima a última linha
+
+pets.name[1]  # 'vesuvius'
+pets.species[0]  # 'cat'
+pets["weight"][2]  # 34
+
+# Em R, você esperaria obter 3 linhas fazendo isso, mas aqui você obtem 2:
+pets.age[0:2]
+# 0    3
+# 1    6
+
+sum(pets.age) * 2  # 28
+max(pets.weight) - min(pets.weight)  # 20
+
+""" Se você está fazendo alguma álgebra linear séria e processamento de 
+    números você pode desejar apenas arrays, não DataFrames. DataFrames são
+    ideais para combinar colunas de diferentes tipos de dados.
+"""
+
+# 3. Gráficos ====
+
+import matplotlib as mpl
+import matplotlib.pyplot as plt
+%matplotlib inline
+
+# Para fazer a visualiação de dados em Python, use matplotlib
+
+plt.hist(pets.age);
+
+plt.boxplot(pets.weight);
+
+plt.scatter(pets.age, pets.weight)
+plt.xlabel("age")
+plt.ylabel("weight");
+
+# seaborn utiliza a biblioteca do matplotlib e torna os enredos mais bonitos
+
+import seaborn as sns
+
+plt.scatter(pets.age, pets.weight)
+plt.xlabel("age")
+plt.ylabel("weight");
+
+# também existem algumas funções de plotagem específicas do seaborn
+# observe como o seaborn automaticamenteo o eixto x neste gráfico de barras
+sns.barplot(pets["age"])
+
+# Veteranos em R ainda podem usar o ggplot
+from ggplot import *
+ggplot(aes(x="age",y="weight"), data=pets) + geom_point() + labs(title="pets")
+# fonte: https://pypi.python.org/pypi/ggplot
+
+# há até um d3.js veja em: https://github.com/mikedewar/d3py
+
+# 4. Limpeza de dados simples e análise exploratória ====
+
+""" Aqui está um exemplo mais complicado que demonstra dados básicos
+    fluxo de trabalho de limpeza levando à criação de algumas parcelas
+    e a execução de uma regressão linear.
+        O conjunto de dados foi transcrito da Wikipedia à mão. Contém
+    todos os sagrados imperadores romanos e os marcos importantes em suas vidas
+    (birth, death, coronation, etc.).
+        O objetivo da análise será explorar se um relacionamento existe
+    entre o ano de nascimento (birth year) e a expectativa de vida (lifespam)
+    do imperador.
+    Fonte de dados: https://en.wikipedia.org/wiki/Holy_Roman_Emperor
+"""
+
+# carregue alguns dados dos sagrados imperadores romanos
+url = "https://raw.githubusercontent.com/adambard/learnxinyminutes-docs/master/hre.csv"
+r = requests.get(url)
+fp = "hre.csv"
+with open(fp, "wb") as f:
+    f.write(r.text.encode("UTF-8"))
+
+hre = pd.read_csv(fp)
+
+hre.head()
+"""
+   Ix      Dynasty        Name        Birth             Death
+0 NaN  Carolingian   Charles I  2 April 742    28 January 814
+1 NaN  Carolingian     Louis I          778       20 June 840
+2 NaN  Carolingian   Lothair I          795  29 September 855
+3 NaN  Carolingian    Louis II          825     12 August 875
+4 NaN  Carolingian  Charles II  13 June 823     6 October 877
+
+       Coronation 1   Coronation 2 Ceased to be Emperor
+0   25 December 800            NaN       28 January 814
+1  11 September 813  5 October 816          20 June 840
+2       5 April 823            NaN     29 September 855
+3        Easter 850     18 May 872        12 August 875
+4   29 December 875            NaN        6 October 877
+"""
+
+# limpar as colunas Birth e Death
+
+import re  # módulo para expressões regulares
+
+rx = re.compile(r'\d+$')  # conincidir com os códigos finais
+
+""" Esta função aplia a expressão reguar a uma coluna de entrada (here Birth,
+    Death), nivela a lista resultante, converte-a em uma lista de objetos, e
+    finalmente converte o tipo do objeto da lista de String para inteiro. para
+    mais informações sobre o que as diferentes partes do código fazer, veja em:
+      - 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
+"""
+
+from functools import reduce
+
+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)
+
+# faça uma coluna infomrnado a idade estimada ("EstAge")
+hre["EstAge"] = hre.DeathY.astype(int) - hre.BirthY.astype(int)
+
+# gráfico de dispersão simples, sem linha de tendência, cor representa dinastia
+sns.lmplot("BirthY", "EstAge", data=hre, hue="Dynasty", fit_reg=False)
+
+# use o scipy para executar uma regrassão linear
+from scipy import stats
+(slope, intercept, rval, pval, stderr) = stats.linregress(hre.BirthY, hre.EstAge)
+# código fonte: http://wiki.scipy.org/Cookbook/LinearRegression
+
+# varifique o declive (slope)
+slope  # 0.0057672618839073328
+
+# varifique o valor R^2:
+rval**2  # 0.020363950027333586
+
+# varifique o valor p-value
+pval  # 0.34971812581498452
+
+# use o seaborn para fazer um gráfico de dispersão e traçar a linha de tendência de regrassão linear
+sns.lmplot("BirthY", "EstAge", data=hre)
+
+""" Para mais informações sobre o seaborn, veja
+      - http://web.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/
+      - https://github.com/mwaskom/seaborn
+    Para mais informações sobre o SciPy, veja
+      - http://wiki.scipy.org/SciPy
+      - http://wiki.scipy.org/Cookbook/
+    Para ver uma versão da análise dos sagrados imperadores romanos usando R, consulte
+      - http://github.com/e99n09/R-notes/blob/master/holy_roman_emperors_dates.R
+"""
+
+```
+
+Se você quiser saber mais, obtenha o Python para análise de dados de Wes McKinney. É um excelente recurso e usei-o como referência ao escrever este tutorial.
+
+Você também pode encontrar muitos tutoriais interativos de IPython sobre assuntos específicos de seus interesses, como Cam Davidson-Pilon's <a href="http://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/" Title="Programação Probabilística e Métodos Bayesianos para Hackers">Programação Probabilística e Métodos Bayesianos para Hackers</a>.
+
+Mais alguns módulos para pesquisar:
+   - análise de texto e processamento de linguagem natural: nltk, http://www.nltk.org
+   - análise de rede social: igraph, http://igraph.org/python/