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diff --git a/es-es/pythonstatcomp-es.html.markdown b/es-es/pythonstatcomp-es.html.markdown new file mode 100644 index 00000000..0d39abd5 --- /dev/null +++ b/es-es/pythonstatcomp-es.html.markdown @@ -0,0 +1,238 @@ +--- +language: Statistical computing with Python +contributors: + - ["e99n09", "https://github.com/e99n09"] +filename: pythonstatcomp.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/ |