Python intermedio para ciencia de datos

Esta mañana he hecho una entrevista para un puesto de Data Scientist. Creo que todo ha ido bien!! 😀 Como mi sprint con RDF y Linked data era sobre todo para prepararme para la entrevista, hoy voy a continuar con el curso de Python intermedio que se me quedó a medias la semana pasada. No sé si voy a poder continuar con mi «estudio» durante las próximas semanas ya que tengo un proyecto de tres semanas en camino, así que me gustaría, al menos, acabar este curso.

Continúo pues con el módulo 3. Muy facilito: operadores de comparación, booleanos, control de flujo, etc.

Algunos apuntes/cosas nuevas:

• Los operadores booleanos (and, or, not) no funcionan por sí solos en Numpy. Tendremos que usar np.logical_and(), np.logical_or(), np.logical_not().

if condition:
   expression
elif condition:
   expression
else:
   expression

Filtrar un DataFrame de Pandas

1. Tendremos que encontrar la columna correcta. Aquí tendremos que seleccionar como output un Panda Series, no un Panda Dataframe, es decir, tendremos que hacerlo con corchetes simples. Por ejemplo: mi_dataframe[«columnaX»], mi_dataframe.loc[:, «columnaX»] o mi_dataframe.iloc[:, 2] (2 sería la columna 2).
2. Establecer la comparación. Por ejemplo: mi_dataframe[«columnaX»] > 8. Esto nos devolverá la columna correspondiente como una Panda Series con booleans, es decir, True donde se cumpla y False donde no se cumpla esa condición.
3. Filtrar. Podemos crear una nueva variable con la comparación. Ejemplo: is_huge = mi_dataframe[«columnaX»] > 8 . Si luego, filtramos (my_dataframe[is_huge]), obtendremos solo las filas de los elementos con la columnaX mayor de 8.

Como las filas de un dataframe son arrays de Numpy, si queremos usar los operadores lógicos/booleanos para filtrar, deberemos tener en cuenta las formas que comentábamos más arriba.

*** Módulo 3 acabado!!! ***

Empiezo el módulo 4, dedicado a los bucles.

while condition:
     expression

for var in seq:
     expression

# para iterar sobre un diccionario necesitamos el método items()
for key, value in my_dict.items(): 
...

# para iterar sobre un array multidimensional necesitamos esto
for val in np.enditer(my_array):
...

#iteraciones en DataFrames de Pandas
# esto nos dará los nombres de las columnas
for val in DataFrame:
    print(val)

# esto nos devolverá todos los datos de una fila
for lab, row in DataFrame.iterrows():
     print(lab)
     print(row)

Algunos apuntes/cosas nuevas:

enumerate() : nos devuelve el índice del elemento de una lista.

np.enditer(arrayname): nos devuelve los elementos del array en columna, no como una lista con corchetes.

Cuando iteramos sobre un diccionario el resultado estará desordenado ya que los diccionarios en Python no siguen un orden predeterminado.

*** Módulo 4 acabado!! **