Archivo de la categoría: Python

Leer fichero de texto de ancho fijo con Python Pandas

Formación, Python

Es muy habitual trabajar con archivos csv pero en ocasiones disponemos de ficheros de texto con determinado formato o con ancho fijo para las columnas. Hace tiempo ya escribí sobre la lectura de archivos csv con Python y Pandas pero en esta ocasión vamos a leer archivos que no tienen un separador. Evidentemente tienen que darnos el formato del archivo, en este caso, para ilustrar el ejemplo, vamos a pasar un código en R a un código en Python. Necesitamos leer unos datos usados en el libro Non-Life Insurance Pricing with GLM, con R teníamos el siguiente programa:

varib <- c(edad = 2L, sexo = 1L, zona = 1L, clase_moto = 1L, antveh = 2L,
           bonus = 1L, exposicion = 8L, nsin = 4L, impsin = 8L)

varib.classes <- c("integer", rep("factor", 3), "integer",
                   "factor", "numeric", rep("integer", 2))
con <- url("https://staff.math.su.se/esbj/GLMbook/mccase.txt")
moto <- read.fwf(con, widths = varib, header = FALSE,
                 col.names = names(varib),
                 colClasses = varib.classes,
                 na.strings = NULL, comment.char = "")

Necesitamos crear ese data frame moto con Python. Evidentemente una lectura a las bravas no tiene sentido:

import pandas as pd
data1 = pd.read_fwf("http://staff.math.su.se/esbj/GLMbook/mccase.txt")
data1.head(10)

El programa R ya nos define el formato del fichero y es necesario "traducirlo" a Pandas:

#Asignamos 
columnas = [(0, 2), (2,3), (3,4), (4,5), (5,7), (7,8), (8,16), (16,20), (20,28)]
data1 = pd.read_fwf("http://staff.math.su.se/esbj/GLMbook/mccase.txt", colspecs=columnas, header=None)
data1.head(10)

Vamos a crear una lista con el ancho de los campos que denominamos columnas, como siempre, en este caso empezamos en 0 no en el 1 y el final del anterior campo será el principio del siguiente, después sumamos a ese principio la longitud del campo que nos han definido. Ahora cuando usemos read_fwf que es la función necesaria para leer files-with-format, ficheros con formato, en colspecs pondremos la lista con las longitudes de los campos y en este caso no tenemos encabezados por lo que es necesario poner header = None. Ya tenemos un data frame al que solo falta asignar los nombres con los campos:

data1.columns = ['edad','sexo','zona','clase_moto', 'antveh', 'bonus', 'exposicion', 'nsin', 'impsin']
data1.head()

El ejemplo os sirve, pero se puede simplificar porque los campos son consecutivos usando widths = lista de longitudes:

data2 = pd.read_fwf("http://staff.math.su.se/esbj/GLMbook/mccase.txt", widths = [2,1,1,1,2,1,8,4,8], header=None)
data2.columns = ['edad','sexo','zona','clase_moto', 'antveh', 'bonus', 'exposicion', 'nsin', 'impsin']
data2.head()

Equivale a lo que hemos visto con anterioridad pero es preferible usar el primer método porque es más rápida la lectura. Saludos.

Tipos de uniones (join) de tablas con Python Pandas

Formación, Monográficos, Python,

Recopilación de las uniones más habituales con Python Pandas en una sola entrada. No se realiza equivalencias con sql join, la intención es tener de forma resumida los códigos para realizar left join inner join y concatenación de data frames de Pandas. Hay amplia documentación esto es una síntesis.

Los data frames empleados para ilustrar el ejemplo son:

import pandas as pd
import numpy as np
ejemplo = { "variable1": [10, 20, 30, 40],
            "variable2": [100, 200, 300, 400]
}
anio=["2011", "2012", "2013", "2014"]
df1 = pd.DataFrame(ejemplo,index=anio)
df1
ejemplo = { "variable1": [50, 60, 70, 80],
            "variable3": [5000, 6000, 7000, 8000]
}
anio=["2013", "2014", "2015", "2016"]
df2 = pd.DataFrame(ejemplo,index=anio)
df2

Uniones de data frames con índices

La estructura de una join con Pandas es:

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
     left_index=False, right_index=False, sort=True,
     suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
     validate=None)

Left Join

left_join = pd.merge(df1, df2, how='left', on=None, left_on=None, right_on=None,
         left_index=True, right_index=True, sort=True)
left_join

Outer Join

outer_join = pd.merge(df1, df2, how='outer', on=None, left_on=None, right_on=None,
         left_index=True, right_index=True, sort=True)
outer_join

Right Join

right_join = pd.merge(df1, df2, how='right', on=None, left_on=None, right_on=None,
         left_index=True, right_index=True, sort=True)
right_join

Inner Join

inner_join = pd.merge(df1, df2, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
         left_index=True, right_index=True, sort=True)
inner_join

Concatenar

Concatenación simple

concatenar = pd.concat([df1,df2])
concatenar

Concatenación inner

concatenar_inner = pd.concat([df1,df2],join="inner")
concatenar_inner

Concatenación outer

concatenar_outer = pd.concat([df1,df2],join="outer")
concatenar_outer

Uniones sin índices

Data frames de ejemplo análogos a los anteriores. 

import pandas as pd
import numpy as np
ejemplo = { "variable1": [10, 20, 30, 40],
            "variable2": [100, 200, 300, 400],
            "anio":      ["2011", "2012", "2013", "2014"]
}

df1 = pd.DataFrame(ejemplo)

ejemplo = { "variable1": [50, 60, 70, 80],
            "variable3": [5000, 6000, 7000, 8000],
            "anio":      ["2013", "2014", "2015", "2016"]
}

df2 = pd.DataFrame(ejemplo)

Si no tenemos índices es importante especificar en el parámetro on= la variable con la que hacemos la unión de las tablas. En este caso ponemos todas las uniones:

Left, outer, right con campo de unión común

left_join = pd.merge(df1, df2, how='left', on='anio')
outer_join = pd.merge(df1, df2, how='outer', left_on=df1['anio'], right_on=df2['anio'])
right_join = pd.merge(df1, df2, how='right', on='anio')

Inner join con campo de unión de distinto nombre

#Renombramos la variable anio
df2 = df2.rename(columns={"anio": "fecha"})
inner_join = pd.merge(df1, df2, how='inner', left_on='anio', right_on='fecha')

Uniones más habituales en una sola entrada y en pocas líneas de código.

Leer archivos Excel con Python

Monográficos, Python,

Entrada sobre la importación de Excel con Python, un aporte que sirve para mi documentación y que es posible que sea de ayuda para muchos que se estén iniciando en el uso de Python y Pandas, aunque en este caso para la lectura del Excel usaremos tanto Pandas como la librería xlrd.

Lectura de Excel con Pandas

Lo más sencillo para importarnos en Python un Excel y crearnos un data frame de Pandas es:

import pandas as pd
archivo = 'C:/Users/Documents/ejemplo.xlsx'

df = pd.read_excel(archivo, sheetname='Hoja1')

df.describe()

La función read_excel será suficiente en el 80% de las ocasiones que realicemos esta tarea. Como es habitual en la ayuda tenéis perfectamente descritas sus posibilidades.

Lectura de Excel con xlrd

Es posible que necesitemos realizar tareas más complejas a la hora de leer archivos Excel y podemos usar xlrd. Vemos algunas de las posibilidades:

import xlrd 
 
archivo = 'C:/Users/rvaquerizo/Documents/ejemplo.xlsx'
  
wb = xlrd.open_workbook(archivo) 

hoja = wb.sheet_by_index(0) 
print(hoja.nrows) 
print(hoja.ncols) 
print(hoja.cell_value(0, 0))

open_workbook nos abre el Excel para trabajar con él. Seleccionamos hojas por índice (empezando por el 0) y con la hoja seleccionada podemos ver el número de filas (nrows) o columnas (ncols). Seleccionar una celda lo hacemos con cell_value mediante índices (empezando por el 0). Otras posibilidades:

archivo = 'C:/Users/rvaquerizo/Documents/ejemplo.xlsx'
  
wb = xlrd.open_workbook(archivo) 

hoja = wb.sheet_by_name('Hoja1') 
for i in range(0,hoja.nrows):
    print(hoja.cell_value(i,1))

Si por ejemplo deseamos saber las cabeceras, los nombres de las columnas:

archivo = 'C:/Users/rvaquerizo/Documents/ejemplo.xlsx'
  
wb = xlrd.open_workbook(archivo) 

hoja = wb.sheet_by_index(0) 
nombres = hoja.row(0)  
print(nombres)

Y mediante xlrd podemos crear data frames de pandas con lo que es posible realizar lecturas de rangos:

archivo = 'C:/Users/rvaquerizo/Documents/ejemplo.xlsx'
  
wb = xlrd.open_workbook(archivo) 

hoja = wb.sheet_by_index(0) 

# Creamos listas
filas = []
for fila in range(1,hoja.nrows):
    columnas = []
    for columna in range(0,2):
        columnas.append(hoja.cell_value(fila,columna))
    filas.append(columnas)

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(filas)
df.head()

Hay alguna librería que lo hace de forma más elegante pero la importación de rangos de Excel con xlrd, una vez te familiarizas, me parece bastante sencilla. Espero que sea de utilidad

De SQL Server a Python Pandas dataframe

Business Intelligence, Python

Nueva duda que me han planteado, cómo pasar la extracción de una consulta en BBDD SQL server a un dataframe de pandas. Es sencillo, pero siempre tenemos que tener configurado el origen de datos ODBC, doy por sentado que esa tarea ya está hecha. El paquete que vamos a usar es pip install pyodbc y el ejemplo de uso es el siguiente:

import pyodbc 
import pandas as pd

conexion = pyodbc.connect('Driver={ODBC Driver SQL Server};'
                      'Server=SERVIDOR;'
                      'Trusted_Connection=yes;')

frase = "SELECT * from tabla where campo=1"
consulta= pd.read_sql_query(frase, conexion)
consulta.head()

Creamos una conexión al origen ODBC, os recomiendo que directamente vayáis a ODBC Data Sources y miréis la definición y vamos a tener una frase que será nuestra consulta, también es aconsejable que esa consulta la probéis previamente en SQL Server para asegurar su correcto funcionamiento. En pandas empleamos read_sql_query( consulta , conexión ) y ya disponemos de un data frame directamente de la extracción de SQL Server y podemos hacer con él el data management que necesitemos con pandas.

Calendario de días laborales con Pandas

Banca, Machine Learning, Python, Seguros

Es habitual escuchar que un científico de datos es un estadístico que trabaja con Python. En parte, tiene razón. Sin embargo, quien ha trabajado dentro del mundo académico sabe que para un estadístico las vacas son esféricas y los meses tienen 365,25/12 días. En cambio, en el mundo real, ni hay dos vacas iguales ni un mes igual a otro.
Sirva esta entrada para poner en valor todo aquel trabajo adicional y tiempo dedicado por aquellos que trabajan con datos y huyen de simplificaciones estadísticas, ya se denominen científicos de datos o cómo quieran llamarse.

Series temporales con Pandas

Pandas, como se ha visto aquí, es la librería por excelencia para el manejo de datos ya que permite trabajar fácilmente con tablas numéricas y series temporales.
Una utilidad disponible en Pandas en relación a las series temporales es crear directamente rangos de fechas con la función pd.date_range(), la cual utiliza los siguientes parámetros (no todos obligatorios):

  • start: Inicio del rango. Límite izquierdo para generar fechas.
  • end: Fin del rango. Límite derecho para generar fechas.
  • period: Número de periodos a generar
  • freq: Frecuencia de las proyecciones. Entre otros:
    • D: Diaria (por defecto)
    • Y: Anual
    • M: Mensual
  • closed: Si queremos excluir el inicio (closed=’right’) o el final (closed=’left’)
  • name: Nombre del DatetimeIndex resultante (por defecto ninguno)

Ejemplo básico de una serie temporal

import pandas as pd
s = pd.date_range(start='2019-01-01', periods=12, freq='M')
df = pd.DataFrame(s, columns=['Fecha'])
print(df)

        Fecha
0  2019-01-31
1  2019-02-28
2  2019-03-31
3  2019-04-30
4  2019-05-31
5  2019-06-30
6  2019-07-31
7  2019-08-31
8  2019-09-30
9  2019-10-31
10 2019-11-30
11 2019-12-31

Crear una serie temporal con los últimos días laborales de cada mes

En determinados ámbitos, principalmente financiero y actuarial, resulta especialmente útil manejar rangos de fechas en donde los días de la serie correspondan al primer o último día laboral del mes (por ejemplo, cuando proyectamos pagos de cupones o rentas).
Para ello, la función pd.date_range() dispone de diferentes valores para el parámetro frecuencia. En el siguiente ejemplo, ‘BM’ corresponde con BusinessMonthEnd (último día laboral del mes):

import pandas as pd
s = pd.date_range('2019-01-01', periods=12, freq='BM')
df = pd.DataFrame(s, columns=['Fecha'])
print(df)

        Fecha
0  2019-01-31
1  2019-02-28
2  2019-03-29
3  2019-04-30
4  2019-05-31
5  2019-06-28
6  2019-07-31
7  2019-08-30
8  2019-09-30
9  2019-10-31
10 2019-11-29
11 2019-12-31

Aunque si queremos mayor exactitud, debemos tener en cuenta los días festivos (por ejemplo, si calculamos costes que dependan de los días exactamente transcurridos entre cupón y cupón, un 1 día entre 20 representa un 5% de error). Conocer los días festivos dentro de un periodo de tiempo es especialmente útil cuando estimamos usos y comportamientos humanos (transporte público, asistencias médicas, cargas en servidores informáticos…). En el sector asegurador, dichos patrones pueden afectar directamente en las reservas contables, por ejemplo, a la hora de calcular los costes incurridos pero no declarados (IBNR). De hecho, en algunas compañías aseguradoras es habitual que se incrementen ligeramente los ratios de siniestralidad los años bisiestos simplemente por disponer de un día natural más que el resto.

En el siguiente ejemplo introducimos una lista con un par de días festivos simplemente para ver el funcionamiento: el 31 de mayo (Día de Castilla-La Mancha) y 28 de febrero (Día de Andalucía). Posteriormente calculamos los días transcurridos entre pagos si estos se produjeran el último día de mes:

import pandas as pd
fiestas = ['2019-02-28','2019-05-31']
es_holidays = pd.tseries.offsets.CustomBusinessMonthEnd(holidays=fiestas)
s = pd.date_range('2019-01-01', periods=12, freq=es_holidays)
df = pd.DataFrame(s, columns=['Fecha'])
df['n_dias'] = df['Fecha'].diff().dt.days.fillna(0)
print(df)

        Fecha  n_dias
0  2019-01-31     0.0
1  2019-02-27    27.0
2  2019-03-29    30.0
3  2019-04-30    32.0
4  2019-05-30    30.0
5  2019-06-28    29.0
6  2019-07-31    33.0
7  2019-08-30    30.0
8  2019-09-30    31.0
9  2019-10-31    31.0
10 2019-11-29    29.0
11 2019-12-31    32.0

(Como puede observarse, el 28-2 y 31-5 no aparecen en el calendario de pagos)

Reglas de cálculo para los días festivos

Por último, existe la opción de escribir reglas para calcular los días festivos (ya que normalmente estos son trasladados al siguiente día laboral). En ciertos países, como Estados Unidos, existen leyes al respecto (como la Uniform Monday Holiday Act of 1968), cuyas reglas están incluidas en Pandas y pueden consultarse haciendo un print(USFederalHolidayCalendar.rules).

Sin embargo, en muchos otros países no existen reglas para determinar los festivos del año (como ocurre en España), sino que cada año las fiestas laborales son fijadas por normativa. No obstante, vamos a aventurarnos a crear las reglas del calendario laboral español con la premisa de que los festivos que caigan en domingo se pasan al lunes siguiente (instrucción observance=sunday_to_monday). Posteriormente, mostramos los días laborales de diciembre para comprobar su funcionamiento.

from pandas.tseries.holiday import *
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay

class EsBusinessCalendar(AbstractHolidayCalendar):
   rules = [
     Holiday('Año Nuevo', month=1, day=1, observance=sunday_to_monday),
     Holiday('Epifanía del Señor', month=1, day=6, observance=sunday_to_monday),
     Holiday('Viernes Santo', month=1, day=1, offset=[Easter(), Day(-2)]),
     Holiday('Día del Trabajador', month=5, day=1, observance=sunday_to_monday),
     Holiday('Asunción de la Virgen', month=8, day=15, observance=sunday_to_monday),
     Holiday('Día de la Hispanidad', month=10, day=12, observance=sunday_to_monday),
     Holiday('Todos los Santos', month=11, day=1, observance=sunday_to_monday),
     Holiday('Día Constitución', month=12, day=6, observance=sunday_to_monday),
     Holiday('Inmaculada Concepción', month=12, day=8, observance=sunday_to_monday),	    
     Holiday('Navidad', month=12, day=25, observance=sunday_to_monday)
   ]

es_BD = CustomBusinessDay(calendar=EsBusinessCalendar())
s = pd.date_range('2019-12-01', end='2019-12-31', freq=es_BD)
df = pd.DataFrame(s, columns=['Fecha'])
print(df)

        Fecha
0  2019-12-02
1  2019-12-03
2  2019-12-04
3  2019-12-05
4  2019-12-10
5  2019-12-11
6  2019-12-12
7  2019-12-13
8  2019-12-16
9  2019-12-17
10 2019-12-18
11 2019-12-19
12 2019-12-20
13 2019-12-23
14 2019-12-24
15 2019-12-26
16 2019-12-27
17 2019-12-30
18 2019-12-31

(Se aprecia como el domingo 8 de diciembre es reemplazado por el lunes 9)

Así, una vez creado nuestro calendario de fiestas nacionales, podemos utilizarlo para conocer las fiestas de próximos años, por ejemplo para el año 2020:

calendar = EsBusinessCalendar()
print(calendar.holidays(start='2020-01-01', end='2020-12-31'))

DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-06', '2020-04-10', '2020-05-01',
               '2020-08-15', '2020-10-12', '2020-11-02', '2020-12-07',
               '2020-12-08', '2020-12-25'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Las fiestas regionales o locales pueden ser incluidas de la misma manera, aunque hay que tener en cuenta que en ciertas comunidades es costumbre trasladar ciertas fiestas al 19 de marzo o el jueves del Corpus en vez de al siguiente lunes (en ese caso habría que crear una nueva función basada en la función de Pandas sunday_to_monday).

Nuestro calendario puede ser utilizado también en otras librerías como Prophet. Prophet es una librería avanzada de machine learning creada por Facebook, enfocada a modelos de regresión no lineales de datos a lo largo del tiempo, la cual requiere un listado de días festivos que debe ser proporcionado por el usuario.

Lectura de archivos csv con Python y Pandas

Formación, Monográficos, Python, ,

A continuación os planteo un acercamiento básico a la lectura de archivos csv con Python y algunos trucos para facilitar la vida cuando realizamos importaciones basados en la experiencia como son leer los primeros registros del csv o realizar una lectura de observaciones aleatoria por si el archivo es muy voluminoso. Para realizar las importaciones vamos a emplear Pandas y la función read_csv con sus infititas opciones:

 pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

Para trabajar la entrada vamos a necesitar dos archivos de texto:

Como costumbre poner la ubicación del archivo y después la lectura:

path = 'C:/temp/'

import pandas as pd
df = pd.read_csv (path + 'index.csv')
df.head()

En este caso la vida es maravillosa y ha salido todo a la primera pero sabemos que eso no pasa siempre, ejecutáis:

df = pd.read_csv (path + 'bank-additional-full.csv')
df.head()

El separador es distinto:

df = pd.read_csv (path + 'bank-additional-full.csv', sep = ';')
df.head()

La vida sigue sin ser muy complicada porque el archivo de ejemplo tiene pocos registros, pero imaginad que leéis unas docenas de GB por ello previamente es mejor ejecutar:

df = pd.read_csv (path + 'bank-additional-full.csv', nrows= 200)
df.shape

con nrows = 200 leemos las primeras 200 líneas y podemos comprobar si lo estamos leyendo correctamente y podemos ahorrarnos disgustos, tiempo y trabajo. E incluso estaría bien no leer las docenas de GB porque no tenemos suficiente memoria o porque no necesitamos leer entero el archivo podemos leer por trozos:

meses = ['may', 'jul']
df = pd.DataFrame()
for trozo in pd.read_csv(path + 'bank-additional-full.csv', sep=';',
                             chunksize=1000):
    df = pd.concat([df,trozo[trozo['month'].isin(meses)]])

df.month.value_counts()

Con chunksize estamos leyendo el archivo csv en trozos (chunks) de 1000 en 1000 y nos quedamos sólo con aquellos que cumplan un determinado requisito, en este caso que el campo month sea may o jul. E incluso podéis leer el csv extrayendo una muestra aleatoria mientras leéis el fichero por partes y no sobre pasar la memoria:

df2 = pd.DataFrame()
for trozo in pd.read_csv(path + 'bank-additional-full.csv', sep=';',
                             chunksize=1000):
    df2 = pd.concat([df2,trozo.sample(frac=0.25)])
df2.shape

Este último truco puede servir para leer csv extremadamente grandes y realizar los primeros análisis aproximativos a nuestro problema porque como dice un buen amigo “si en 200.000 registros no encuentras una señal no hace falta que cargues millones”.

Data Management básico con Pandas

Formación, Python

Entrada dedicada al manejo de datos más básico con Python y Pandas, es análoga a otra ya realizada con dplyr para R. Sirve para tener en un vistazo las tareas más habituales que realizamos en el día a día con Pandas. Para aquel que se esté introduciendo al uso de Python puede ser de utilidad tener todo junto y más claro, a mi personalmente me sirve para no olvidar cosas que ya no uso. En una sola entrada recogemos las dudas más básicas cuando nos estamos iniciando con Python. Las tareas más comunes son:

  • Seleccionar columnas
  • Eliminar columnas
  • Seleccionar registros
  • Crear nuevas variables
  • Sumarizar datos
  • Ordenar datos

Para variar vamos a emplear el conjunto de datos iris y que nos descargamos directamente de una url para ello las primeras sentencias que hemos de ejecutar son las siguientes:

import pandas as pd
import io
import requests
url='https://raw.githubusercontent.com/uiuc-cse/data-fa14/gh-pages/data/iris.csv'
s=requests.get(url).content
df=pd.read_csv(io.StringIO(s.decode('utf-8')))

Este código es un buen ejemplo de como obtener un csv directamente de una url porque en ocasiones pueden surgir problemas.

Seleccionar columnas con Pandas Python:
Directamente

df2 = df[['sepal_length','sepal_width']]
df2.head()

Mediante una lista, parece más claro.

seleccionadas = ['sepal_length','sepal_width']
df2 = df[seleccionadas]
df2.head()

Eliminar columnas:

df3 = df.drop(columns=['sepal_length','sepal_width'])
df3.head()

Seleccionar registros con Pandas Python:

Con condiciones simples, los operadores se pueden consultar pero no son “extraños”. También se presenta la función value_counts() que es una sumarización muy habitual.

df['species'].value_counts()
df4 = df[df['species']=="setosa"]
df4['species'].value_counts()

Algo que tiene especial relevancia (desde mi punto de vista) son los paréntesis en condiciones complejas o múltiples cuando usamos Pandas.

df5 = df.loc[(df.sepal_length<5) & (df.species=="setosa")]
df6 = df[(df['sepal_length']<5) & (df['species'] != "setosa")]

Particularmente la función isin para hacer condiciones del tipo in en listas la encuentro de mucha utilidad.

lista = ['setosa', 'virginica']
df7 = df[df['species'].isin(lista)]
df7['species'].value_counts()

Crear nuevas variables con Pandas Python:

df['sepal_length_tipi'] = df['sepal_length']/df['sepal_length'].mean()
df['sepal_length_tipi'].describe()

En este sentido destacaría el uso de la función de numpy where, el famoso np.where que trabaja igual que el ifelse de R.

import numpy as np

df['sepal_length_altas'] = np.where(df['sepal_length'] > np.mean(df['sepal_length']),
                                    "Por encima de la media", "Por debajo de la media")
df['sepal_length_altas'].value_counts()

Sumarizar datos con Pandas Python:

df[['sepal_length','species']].groupby('species').mean()
df[['sepal_length','species']].groupby('species').count()

Sumarizar por múltiples columnas tienes que listar variables.

df.groupby(['species','sepal_length_altas']).min()

Ordenar data frames con Pandas Python:

df8 = df.sort_values('sepal_length',ascending=[True])

Si queremos ordenar por múltiples campos del data frame con distintos órdenes:

df9 = df.sort_values(['sepal_length','sepal_width'],ascending=[True,False])

Pero en pocas líneas quedan recogidas las principales tareas con registros y columnas que se pueden hacer en un data frame con Pandas. La siguiente entrada irá encaminada a la unión de data frames con Python y Pandas.

Las mujeres son más inteligentes pero no están en puestos directivos

Opinión, Python,

A raíz de una noticia sobre la reestructuración del consejo directivo de un gran banco en España donde sólo una mujer ha sido elegida entre los 12 puestos de dirección general me ha surgido la oportunidad para explicar que es una distribución de probabilidad, que es una distribución normal y que es la media y la desviación típica.

Aquí tenéis en python un código que simula el IC de los hombres y el IC de las mujeres, no me he complicado mucho la vida ni he buscado datos al respecto pero leyendo un poco creo que deben de parecerse mucho a esto:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

hombres = np.random.normal(loc=60, scale=32, size=10000)
mujeres = np.random.normal(loc=70, scale=25, size=10000)

p1=sns.kdeplot(hombres, shade=True, color="r")
p1=sns.kdeplot(mujeres, shade=True, color="b")
sns.plt.show()

Bonito gráfico de densidades con varias variables hecho con seaborn y kdeplot de sintaxis sencilla que pone de manifiesto con unos datos simulados (con cierto talento) que en media la mujer es un 15% más inteligente que el hombre, pero la dispersión de la inteligencia del hombre es mayor, o como le he dicho a la persona que le he explicado que es la distribución normal, hay hombres muy tontos y hombres muy listos, muchos más que mujeres muy tontas y mujeres muy listas; así es la biología.

Pero ya os digo yo que la relación de hombres/mujeres inteligentes no es 1/12, así que esa importante entidad bancaria no está tomando decisiones correctas. Ellos verán lo que hacen pero no ha sido una medida inteligente, probablemente porque la ha tomado un hombre.

Crear archivo csv desde SAS con Python

Consultoría, Python, Trucos

Con la librería sas7bdat de Python podemos leer archivos SAS y crear directamente un data frame, es la mejor librería para hacerlo, si la tabla SAS que deseáis leer está comprimida (compress=yes) con pandas no podréis hacerlo. Pero tengo que agradecer a mi compañero Juan que me haya descubierto la función convert_file para pasar directamente el archivo SAS a csv, es más eficiente y parece que consume menos recursos del equipo. La sintaxis es muy sencilla:

import pandas as pd
from sas7bdat import SAS7BDAT

start_time = time.time()
path_file_sas = '/ubicacion/archivo/sas/tabla_SAS.sas7bdat'
path_file_csv = 'ubicacion/archivo/csv/archivo_CSV.csv'
f = SAS7BDAT(path_file_sas)

f.convert_file(path_file_csv, delimiter=',', step_size=10000)

end_time = time.time()
(end_time - start_time) / 60

La función convert_file realiza el proceso paso a paso, trozo a trozo, chunk to chunk. Si la tarea la realizas con un equipo esto te permite poder seguir usándolo. Me ha parecido un truco útil para poder importar tablas SAS a Python creando primero un csv, podéis agradecer a Juan.