Me ha surgido la necesidad de crear una nueva variable en un data frame a partir de la frecuencia de otra, es decir, quedarme con los valores más frecuentes y aplicar una categoría resto para aquellos valores que no estén en los más frecuentes. Para realizar esto se me ha ocurrido la siguiente función en […]
La operación con fechas en meses con el formato YYYYMM es tarea habitual cuando trabajamos con tablas particionadas. De hecho hay una entrada en el blog sobre esto muy popular. Me ha surgido este tema con Python y os pongo la función que he creado: def dif_mes(d1, d2): return (d1//100 – d2//100) * 12 + […]
Desde hace tiempo mis frases son más cortas. Creo que es un problema de las redes sociales, sobre todo twitter, que está cambiando mi comportamiento. Para analizar si esto está pasando se me ha ocurrido analizar la longitud de las frases de este blog desde sus inicios y de paso aprovechar para hacer web scraping […]
En breve “mis cachorros”, como llamo a un grupo de los mejores Data Scientist de Europa (de los que tengo que hablar algún día) se van a enfrentar a un problema que probablemente tengan que resolver con análisis geométricos muy complejos. Para despertarles la curiosidad (sé que me leen) hoy traigo al blog una entrada […]
Cuando trabajamos con python y sklearn necesitamos que todos los datos que vamos a modelizar sean númericos, si tenemos variables carácter necesitamos previamente transformarlas a números. La forma más rápida para realizar esta tarea es emplear preprocesing de sklearn: import pandas as pd dias = {‘dia’: [‘lunes’,’martes’,’viernes’,’miercoles’,’jueves’,’martes’,’miercoles’,’jueves’,’lunes’]} dias = pd.DataFrame(dias) dias Creamos un data frame […]
Más largo el título de la entrada que la entrada en si misma. Tenemos un conjunto de datos que os podéis descargar de este link que ya es conocido. Os descargáis los datos y creamos un data frame que tiene 10.000 registros y 251 columnas, casi todas se llaman attx y queremos cambiar el nombre […]
Típico gráfico de dos ejes de barras y líneas donde las barras miden una exposición y las líneas una frecuencia, en el mundo actuarial son muy habituales y son muy útiles para ver proporciones dentro de grupos a la vez que representamos el tamaño del grupo. Los datos habituales del curso de GLM for insurance […]
Carlos [aka “el tete”] me está enseñando python y una de las cosas que me ha enseñado es seleccionar de forma iterativa el mejor modelo con GridSearchCV y por si fuera poco vamos a emplear el método de clasificación “gradient boosting” para que no caiga en desuso sobre todo porque es una técnica que, bajo […]
Hoy he tenido que determinar la longitud de una variable numérica de un data frame en python y tras pegarme unos minutos con len he encontrado la fórmula con str.len() el ejemplo es: df[‘largo_numero’] = df[‘variable_numerica’].astype(str).str.len() Me ha parecido interesante traerlo.
Entrada análoga a otra realizada con R hace mucho tiempo empleando R, ahora realizo esta tarea con pytho. Estos gráficos van a ser necesarios para un fregado en el que ando metido ahora y como podéis ver es una tarea muy sencilla: import pandas as pd df = pd.read_csv(‘http://www.businessandeconomics.mq.edu.au/our_departments/Applied_Finance_and_Actuarial_Studies/acst_docs/glms_for_insurance_data/data/claimslong.csv’) from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic mosaic(df, [‘agecat’, […]