Python: Métodos de cadenas

 Éstos son los métodos de cadena que soportan tanto las cadenas de caracteres de 8 bit como los objetos Unicode:

Python: Referencia Rápida parte 2. Clases

Segunda parte de las referencias rápidas de Python.

Data Science: Joins entre datasets. Práctica

Vamos a ver cómo hacer los diferentes tipos de joins entre datasets en código Python.

Data Science: Joins entre datasets. Teoría en imágenes

Al igual que con bases de datos relacionales, en las que podemos hacer consultas haciendo joins o uniones de tablas a través de un campo clave que se comparta en ambas, con Python podemos hacer exactamente lo mismo con diferentes datasets que compartan algún campo.

Aunque explicaremos en otra entrada cómo hacerlo en código, aquí va una recopilación de imágenes de la teoría de los diferentes joins que se pueden hacer, para recordar.

Data Science: Concatenar varios dataset en uno solo

Vamos a ver cómo podemos concatenar varios datasets (que tengan las mismas columnas) en uno sólo.

Data Science: División de un dataset en conjunto de entrenamiento y pruebas

Vamos a ver cómo dividir un dataset en un conjunto para entrenamiento (training) y otro para pruebas (testing).

Data Science: Agregación de datos, Filtrados, Transformaciones, etc.

Siguiendo con el ejercicio anterior, vamos a ver como podemos realizar cálculos con los valores de las columnas.

Data Science: Agrupación de datos por categorías

Siguiendo con el ejercicio anterior, vamos a ver cómo agrupar los datos por los valores de una variable categórica.

Data Science: Generación de dummy DataFrames

Vamos a ver cómo generar DataFrames con datos dummys o generados al azar.

Data Science: Generación de distribuciones uniformes y normales

Vamos a ver cómo podemos generar con Python una serie de números que sigan una distribución uniforme y otra normal.

Cómo sincronizar un proyecto Java en Eclipse con un repositorio GitHub

Vamos a ver cómo sincronizar un proyecto Java en Eclipse con un repositorio de GitHub.

Data Science: Generación de números aleatorios

Vamos a ver cómo generar números aleatorios con Python.

Data Science: Chuleta data wrangling (Cirugía de datos)

Chuleta para cirugía de datos.

Data Science: Visualización básica de un dataset: Boxplot

El boxplot, o diagrama de caja y bigotes, es uno de los más útiles.

Data Science: Visualización básica de un dataset: Histograma de Frecuencias

El histograma de frecuencias, o gráfico de barras de toda la vida, es la forma más básica de visualización de datos.

Data Science: Visualización básica de un dataset: Scatterplot (nube de puntos)

Los plots son representaciones gráficas de los datos. Vamos a ver cómo crear un scatterplot (nube de puntos).

Data Science: Creación de variables dummies (Dummification)

Vamos a ver cómo crear variables dummies o de prueba en nuestros dataset:

Data Science: Cómo actuar ante valores vacíos de un dataset

Cuando nos encontramos con valores nulos en un dataset. Podemos actuar de las siguientes formas: