Python Education

🖥️ Instalación, 🎨 Jupyter Note y 🌟 Pandas

Instalación de Python y Jupyter Notebook: Estos programas son fundamentales para comenzar. Para obtener instrucciones fáciles de seguir, consulta el capítulo gratuito "Introducción a Python y Jupyter".
Uso de Python y bibliotecas populares: Si eres nuevo en Python y en el uso de sus bibliotecas, te recomendamos buscar tutoriales para principiantes en línea. Estos ofrecen una guía detallada y consejos útiles para nuevos usuarios sobre cómo instalar y utilizar bibliotecas de Python como Pandas, NumPy y Matplotlib.

pip install pandas numpy matplotlib

📖 Lee, lee mucho 📚🌟.

Lee código: Dedica una hora a aprender estadísticas básicas en Python con "Una Introducción Amigable a la Estadística con Python". Aprenderás a leer datos, realizar análisis exploratorios, efectuar pruebas estadísticas y crear gráficos con bibliotecas como Matplotlib y Seaborn.
Pon este libro debajo de tu almohada.

Entiende esto

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame({

'grupo': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],

'valor': [10, 15, 10, 20, 5, 7]

})

df_final = df[df['valor'] > 10].groupby('grupo').apply(

lambda x: pd.Series({

'suma': np.sum(x['valor'] * 2),

'promedio': np.mean(x['valor']),

'variable_final': np.sum(x['valor'] * 2) / np.mean(x['valor'])

})

).reset_index()

🎨 Dibuja📚 Crea tu propia biblioteca 🌟✏️

Almacena: Descarga hojas de trucos para memorizar funciones y paquetes de Python; son gratuitas y valiosas. Aprende a buscar ayuda en Python; recursos como Stack Overflow y la documentación oficial de Python son esenciales.
Dibuja: Enriquece tus visualizaciones con libros como "Python for Data Analysis" de Wes McKinney y "Python Data Science Handbook" de Jake VanderPlas. Estos ofrecen técnicas avanzadas y ejemplos prácticos para crear visualizaciones efectivas usando bibliotecas de Python como Matplotlib y Seaborn.

Aprende a crear esto

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df_final = pd.DataFrame({

'grupo': ['A', 'B', 'C'],

'variable_final': [15, 25, 35],

'promedio': [5, 10, 15]

})

colors = {'A': 'red', 'B': 'green', 'C': 'yellow'}

fig, ax = plt.subplots()

sns.barplot(x='grupo', y='variable_final', data=df_final, palette=colors, ax=ax)

sns.scatterplot(x='grupo', y='promedio', data=df_final, color='blue', s=100, ax=ax)

for i in range(df_final.shape[0]):

ax.text(i, df_final.variable_final[i], round(df_final.variable_final[i], 2),

horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom')

for i in range(df_final.shape[0]):

ax.text(i, df_final.promedio[i], df_final.grupo[i],

horizontalalignment='center', verticalalignment='top', color='blue')

ax.set_title('Análisis Avanzado con Python', fontsize=16, fontweight='bold')

ax.set_xlabel('Grupo', fontsize=12, fontweight='bold')

ax.set_ylabel('Valor', fontsize=12, fontweight='bold')

plt.show()

📊 La estadística e 🌐 internet son tus mejores amigos 🤝💡

Aplicaciones: Crea aplicaciones interactivas usando herramientas como Dash o Bokeh para Python, añadiendo interactividad a tus visualizaciones. Explora más en los sitios web de Dash (dash.plotly.com) y Bokeh (bokeh.org). Para dashboards interactivos, considera el uso de Jupyter Notebooks y Voilà.
Econometría: En Python, usa Scikit-learn y Statsmodels para facilitar el modelado y la exploración de datos. Para empezar, puedes revisar recursos como "Introducción a Scikit-learn" y "Statsmodels: Estadística en Python". Ambas bibliotecas proporcionan un enfoque integral para la modelización estadística y el análisis de datos.

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