Adrianistán

He encontrado esta cheatsheet en formato PDF de cómo manejar Pandas, la cuál es muy interesante y que os dejo aquí.Pandas_Cheat_Sheet Agradecimientos a Irv Lusting que se ha tomado la molestia de hacerla

Ya hemos visto con anterioridad que existen modelos que nos hacen la vida más sencilla. Sin embargo, en esos modelos conocíamos ciertos datos de antemano. ¿Qué pasa si tenemos datos y queremos ver si podemos estar ante un modelo de los ya definidos? Este tipo de ajuste es muy interesante, ya que nos permite saber si los datos en bruto pueden parecerse a los modelos de Normal u otros y aprovecharlo

Después del rollo del capítulo anterior, vamos a entrar en algo más práctico, modelos de probabilidad. Hemos hablado de las funciones de probabilidad y de densidad, sin embargo, nos falta algo muy importante. ¿Cuáles son esas funciones exactamente? Es donde entran los modelos de probabilidad, modelos estadísticos que se pueden ajustar a una variable aleatoria con mejor o peor precisión y que nos dan los valores de la probabilidad. Empecemos, pero antes hagamos un apunte sobre las equivalencias en SciPy:

• cdf(x) - Función de distribución F(X)
• sf(x) = 1 - cdf(x)
• pmf(x) - Función de probabilidad f(x) (distribuciones discretas)
• pdf(x) - Función de densidad f(x) (distribuciones continuas)
• ppf(x) - Función inversa a cdf(x). Nos permite obtener el valor correspondiente a una probabilidad.

Distribución Binomial

Un ensayo de Bernouilli se define como un experimento donde puede darse un éxito o fracaso y donde cada ensayo es independiente del anterior. Por ejemplo, un ensayo de Bernoulli de parámetro 0.5 sería lanzar una moneda a cara o cruz (mitad de posibilidades de cara, mitad de posibilidades de cruz)

Siguiendo en nuestro camino de la estadística descriptiva, hoy vamos a ver como calcular ciertas medidas relativas a una variable

Antes de pasar a otros temas vamos a mencionar como podemos manipular los DataFrame en Pandas. Imaginemos que tenemos una tabla con datos de estatura y peso. Podemos generar una nueva columna con el índice de masa corporal. Veamos como se puede hacer

Fichero de ejemplo

nombre,peso,altura
Basilio,67,1.5
Arturo,80,1.7
Cristina,50,1.4
Alfonso,100,2.0
Nerea,70,1.8

Seleccionado datos

A veces queremos quedarnos con parte de los datos que cumplen una condición. Hay varias maneras de hacerlo

Recientemente SciPy anunció que lanzaba la versión 1.0 tras 16 años en desarrollo. Con motivo de este acontecimiento voy a realizar una serie de tutoriales sobre estadística en Python. Quiero hacer especial énfasis en la resolución de problemas estadísticos, con problemas reales que vamos a ir resolviendo. Usaremos Python 3, NumPy, Pandas, SciPy y Matplotlib entre otras