Reference – Plotting and Programming in Python

Puntos Clave

Ejecutar y salir	Los scripts de Python son archivos de texto plano. Usar un cuaderno Jypiter para editar y correr Python. El Cuaderno tiene modos de Comandos y Edición. Usa el teclado y el ratón para seleccionar y editar celdas. El Cuaderno convertirá Markdown en texto con formato. Markdown hace la mayor parte de lo que hace HTML.
Variables y Asignación	Usa variables para guardar valores. Usa `print` para mostrar los valores. Las variables persisten entre celdas. Las variables deben ser creadas antes de ser utilizadas. Las variables pueden ser usadas en cálculos. Usa un índice para obtener un solo carácter de una secuencia de caracteres. Usa un corte para obtener una parte de una secuencia de caracteres. Usa la función incorporada `len` para encontrar la longitud de una secuencia de caracteres. Python distingue mayúsculas de minúsculas. Usa nombres de variables significativos.
Tipos de Datos y Conversión de Tipos	Cada valor tiene un tipo. Use la función `type` para encontrar el tipo de un valor. Los tipos controlan qué operaciones se pueden hacer con los valores. A las secuencias de caracteres se les pueden agregar y multiplicar. Las secuencias de caracteres tienen una longitud (pero los números no). Se deben convertir números a secuencias de caracteres o viceversa cuando se opera con ellas. Se pueden mezclar enteros y puntos flotantes libremente en operaciones. Las variables solo cambian de valor cuando se les asigna algo.
Funciones integradas y ayuda	Usar comentarios para agregar documentación a los programas. Una función puede tomar cero o más argumentos. Las funciones incorporadas de uso común incluyen `max`, `min` y `round`. Las funciones solo pueden funcionar para ciertos (combinaciones de) argumentos. Las funciones pueden tener valores predeterminados para algunos argumentos. Usa la función incorporada `help` para obtener ayuda para una función. La Libreta Jupyter tiene dos formas de obtener ayuda. Cada función regresa algo. Python reporta un error de sintáxis cuando no puede entender el código fuente de un programa. Python reporta un error de tiempo de ejecución cuando algo sale mal mientras se ejecuta un programa. Soluciona errores de sintaxis leyendo el código fuente y errores de tiempo de ejecución rastreando la ejecución del programa.
Bibliotecas	Gran parte del poder que puede tener un lenguaje de programación está en sus bibliotecas. Un programa debe importar los módulos de una biblioteca para poder usarlos. Usa `help` para aprender sobre los contenidos de un módulo de la biblioteca. Importa elementos específicos de una biblioteca para acortar programas. Crea un alias para una biblioteca al importarla para acortar programas.
Lectura de Datos Tabulares en DataFrames	Utiliza la biblioteca Pandas para obtener estadísticas básicas de los datos tabulares. Utiliza `index_col` para especificar los valores de la columna que deben usarse como fila de encabezado. Utiliza `DataFrame.info` para obtener más información sobre un dataframe. La variable `DataFrame.columns` almacena información sobre las columnas del dataframe. Utiliza `DataFrame.T` para transponer un dataframe. Utiliza `DataFrame.describe` para obtener estadísticas resumidas sobre los datos.
DataFrames de Pandas	Usa `DataFrame.iloc[...,...]`para seleccionar valores por su localización entera Usa `:` solo, para referirte a todas las columnas o a todos los renglones Selecciona múltiples columnas o filas usando `DataFrame.loc` y un segmento con nombre. El resultado de cortar puede ser usado en operaciones adicionales Usa comparaciones para seleccionar datos basados en un valor Selecciona valores de NaN usando mascaras booleanas
Visualizando	`matplotlib` es la biblioteca de generación de gráficos científicos más utilizada en Python. Grafica datos directamente desde un dataframe de Pandas. Selecciona y transforma datos, luego grafícalos. Muchos estilos de gráfico están disponibles: ve la Galería de Gráficos de Python para más opciones. Puedes graficar muchos conjuntos de datos juntos.
Listas	Una lista almacena muchos valores en una única estructura. Usa el índice de un elemento para buscarlo en una lista. Los valores de las listas se pueden reemplazar asignando nuevos valores. Agregar elementos a una lista la alarga. Usa `del` para eliminar elementos de una lista. La lista vacía no contiene valores. Las listas pueden contener valores de diferentes tipos. Las cadenas de caracteres se pueden indexar como listas. Las cadenas de caracteres son inmutables. La indexación más allá del final de la colección es un error.
Bucles For	Un bucle for ejecuta comandos una vez para cada valor en una colección. Un bucle `for` se compone de una colección, una variable de bucle y un cuerpo. La primera línea del bucle `for` debe terminar con dos puntos, y el cuerpo debe ser indentado. La indentación siempre es significativa en Python. Las variables de bucle se pueden llamar de cualquier forma (pero se recomienda encarecidamente tener un nombre significativo para la variable de bucle). El cuerpo de un bucle puede contener muchas instrucciones. Usa `range` para iterar sobre una secuencia de números. El patrón Acumulador convierte muchos valores en uno.
Condicionales	Utiliza las declaraciones `if` para controlar si se ejecuta o no un bloque de código. Las sentencias condicionales a menudo se usan dentro de bucles. Usa `else` para ejecutar un bloque de código cuando una condición `if` no es verdadera. Usa `elif` para especificar verificaciones adicionales. Las condiciones se verifican una vez, en orden. Crea una tabla que muestre los valores de las variables para rastrear la ejecución de un programa.
Iterando Sobre Datos	Usar un bucle `for` para procesar el archivos dando una lista de sus nombres. Usar `glob.glob` para encontrar conjuntos de archivos cuyos nombres coinciden con un patrón. Usar `glob` y `for` para procesar un grupo de archivos.
Escribiendo Funciones	Divide los programas en funciones para hacerlos mas entendibles o mas fácil de interpretar. Define una función usando `def` con nombre, parámetros, y código en bloque. Defining a function does not run it. Los argumentos en una llamada corresponden a los parametros en la definición. Las funciones pueden devolver un resultado, a quienes las invocan (llaman) usando `return`.
Alcance de una Variable	El alcance de una variable es la parte de un programa que puede ‘ver’ esa variable.
Estilo de Programación	Sigue el formato estándar de Python en tu código. Utiliza docstrings para proveer ayuda integrada.
Resumiendo	Python apoya a una numerosa y diversa comunidad tanto en la academia como en la industria.
Comentarios	Estamos buscando siempre maneras de mejorar este curso.

Referencia

Iniciando y Saliendo

Los archivos de Python tienen la extensión .py.
Se pueden escribir en un archivo de texto o en una libreta de Jupyter.
- Los cuadernos de Jupyter tienen la extensión .ipynb
- Los cuadernos de Jupyter se pueden abrir desde Anaconda o través de la línea de comandos usando $ jupyter notebook
  - Markdown y HTML están permitidos en las celdas de markdown para documentar código.

Variables y Asignación

Las variables se guardan usando =.
- Las cadenas de texto se definen con comillas '...'.
- Los números enteros y de punto flotante se definen sin comillas.
Las variables pueden contener letras, números y guiones bajos _.
- No pueden empezar con un número.
- Las variables que empiezan con un guion bajo deben evitarse.
Usa print(...) para ver los valores como texto.
Puedes usar indexación en cadenas de texto.
- La indexación empieza en 0.
- Las posiciones se definen entre corchetes [posición] después del nombre de la variable.
- Toma un corte usando [inicio:hasta]. Esto genera una copia de dicha parte de la cadena de texto original.
  - inicio es el índice del primer elemento.
  - hasta es el índice del elemento posterior al último deseado.
Usa len(...) para encontrar la longitud de una variable o cadena de texto.

Tipos de datos y conversión de tipos

Cada valor es de un tipo. Esto controla qué se puede hacer con ello.
- int representa un entero
- float representa un número de punto flotante.
- str representa una cadena de texto.
Para determinar el tipo de una variable, usa la función de Python type(...), incluyendo el nombre de la variable entre los paréntesis.
Cambiando cadenas de texto:
- Usa + para concatenar cadenas.
- Usa * para repetir una cadena.
- Números y cadenas no pueden añadirse entre ellos.
  - Convertir una cadena a un entero: int(...).
  - Convertir un entero a una cadena: str(...).

Funciones integradas y Ayuda

Para añadir un comentario, situa una # antes de la cosa que no quieres que se ejecute.
Funciones incorporadas de uso común:
- min() encuentra el valor más pequeño.
- max() encuentra el valor más grande.
- round() redondea un número de punto flotante.
- help() muestra la documentación de la función entre los paréntesis.
  - Otra manera de obtener ayuda es manteniendo la tecla shift y pulsando tab en una libreta de Jupyter.

Bibliotecas

Importando una biblioteca:
- Usa import ... para cargar una bibiloteca.
- Refierete a esta biblioteca usando nombre_modulo.nombre_cosa.
  - . significa ‘parte de’.
Para importar un elemento específico de una biblioteca: from ... import ... (de la biblioteca importa elemento)
Para importar una biblioteca con un alias: import ... as ... (importa … como …)
Importando la biblioteca de matemáticas: import math
- Ejemplo de referencia a un elemento con el nombre del módulo: math.cos(math.pi).
Importando la biblioteca de visualización con un alias: import matplotlib as mpl

Lectura de datos tabulados en DataFrames

Usa la biblioteca pandas para hacer estadística de datos tabulados. Cárgala con import pandas as pd.
- Para leer de un csv: pd.read_csv(), incluyendo el camino al fichero entre los paréntesis.
  - Para especificar qué valores de columna deben usarse como cabecera de las filas: pd.read_csv('camino', index_col='nombre de columna'), donde camino y nombre de columna debe cambiarse por los valores correspondientes.
Para obtener más información sobre un DataFrame, usa DataFrame.info, cambiando DataFrame con el nombre de la variable de tu DataFrame.
Usa DataFrame.columns para ver los nombres de las columnas.
Usa DataFrame.T para transponer un DataFrame.
Usa DataFrame.describe para obtener un resumen estadístico de tus datos.

DataFrames de Pandas

Selecciona datos usando [i,j]
- Para seleccionar por la posición de entrada: DataFrame.iloc[..., ...]
- Esto incluye todo excepto el índice final.
- Para seleccionar por la etiqueta de entrada: DataFrame.loc[..., ...]
  - Puedes seleccionar múltiple filas o columnas a través de una lista de etiquetas.
  - Esto incluye ambos límites.
- Usa : para selecionar toda las filas o columnas.
Puedes seleccionar también datos basados en valores usando True y False. Esto es una máscara Booleana.
- mask = subconjunto > 10000
- Podemos usar esto para seleccionar valores.
Para usar una operación selecciona-usa-combina lo hacemos con data.apply(lambda x: x > x.mean()) donde mean() puede ser cualquier operación que quisiéramos aplicar a x.

Visualizando

La biblioteca de visualización más usada es matplotlib.
- Normalmente se importa usando import matplotlib.pyplot as plt.
- Para graficar usamos el comando plt.plot(time, position).
- Para crear una leyenda usa plt.legend(['label1', 'label2'], loc='upper left')
  - Puedes también definir las etiquetas dentro del comando plot usando plt.plot(time, position, label='label'). Para mostrar la leyenda, usa plt.legend()
- Para etiquetar los ejes x e y usa plt.xlabel('label') y plt.ylabel('label').
Los DataFrames de Pandas se pueden visualizar usando DataFrame.plot(). Cualquier operación que se puede usar sobre un DataFrame se le puede aplicar mientras se grafica.
- Para crear una gráfica de barras data.plot(kind='bar')

import matplotlib.puplot as plot
plt.plot(time, position, label='label')
plt.xlabel('x axis label')
plt.ylabel('y axis label')
plt.legend()

Listas

Definidas entre [...] y separadas por ,.
- Una lista vacía se puede crear usando [].
Puedes usar len(...) para obtener cuántos valores hay en una lista.
Puedes indexar como se ha hecho en las lecciones previas.
- Indexar se puede usar para reasignar valores nombre_lista[0] = valor_nuevo.
Para añadir un elemento a una lista usa nombre_lista.append(), con el elemento a añadir entre paréntesis.
Para combinar dos listas usa nombre_lista_1.extend(nombre_lista_2).
Para eliminar un elemento de una lista usa del nombre_lista[index].

Bucles For

Empieza un bucle for con for numero in [1,2,3]:, con las líneas a continuación indentadas.
- [1, 2, 3] se considera la colección.
- numero es la variable del bucle.
- La acción que sigue la colección es el cuerpo.
Para iterar sobre una secuencia de números usa range(inicio, end)

for numero in range(0,5):
  print(numero)

Condicionales

Se definen similarmente a los bucles, usando if variable condicional valor:.
- Por ejemplo, if variable > 5:.
Usa elif: para condiciones adicionales.
Usa else: para cuando la condición if no es verdad.
Puedes combinar más de una condición usando and (y) u or (o).
A menudo se usan en combinación con los bucles for.
Condiciones que se pueden usar:
- == igual a.
- >= mayor o igual a.
- <= menor o igual a.
- > mayor que.
- < menor que.

for m in [3, 6, 7, 2, 8]:
  if m > 5:
    print(m, 'es mayor')
  elif m == 5:
    print(m, 'is 5')
  else:
    print(m, 'es menor')

Iterando Sobre Conjunto de Datos

Usa un bucle for: for archivo in [archivo1, archivo2]:
Para encontrar un conjunto de archivos usando un patrón usa glob.glob
- Debes de importarlo primero usando import glob.
- * indica que “coincida con cero o más caracteres”
- ? indica que “coincida con exactamente un caracter”
  - Por ejemplo: glob.glob(*.txt) encontrará todos los archivos que terminen con .txt en el directorio actual.
Combina ambos escribiendo un bucle usando: for archivo in glob.glob(*.txt):

for archivo in glob.glob(*.txt):
  data = pd.read_csv(archivo)

Escribiendo funciones

Define una función usando def nombre_funcion(parametros):. Cambia parametros con las variables a usar cuando la función se ejecute.
Ejecútala usando nombre_funcion(parametros).
Para devolver un resultado al que la llama, usa return ... dentro de la función.

def suma_numeros(a, b):
  resultado = a + b
  return resultado

suma_numeros(1, 4)

Alcance de una Variable

Una variable local se define en una función y sólo puede verse y usarse dentro de dicha función.
Una variable global se define fuera de una función y puede verse o usarse en cualquier lugar después de su definición.

Estilo de Programación

Documenta tu código.
Usa nombres de variables que sean claros y significativos.
Sigue la guía de estilos PEP8 cuando escribas tus programas.
Usa aserciones para comprobar errores internos.
Usa docstrings para proporcionar ayuda.

Glosario

Argumentos: Valores pasados a las funciones.
Array: Un contenedor con elementos del mismo tipo.
Booleano: Un objeto compuesto de True (verdadero) y False (falso).
DataFrame: La forma en que Pandas representa una tabla; una colección de series.
Elemento: Un artículo en una lista o un array. Para una cadena, son los caracteres individuales.
Función: Un bloque de código que se puede llamar y reusar en otras partes.
Variable global: Una variable definida fuera de una función que se puede usar en cualquier sitio.
Índice: La posición de un elemento dado.
Libreta de Jupyter: Entorno interactivo de programación que permite combinar código y markdown.
Biblioteca: Una colección de archivos con funciones usados por otros programas.
Variable Local: Una variable definida dentro de una función que sólo puede ser usada dentro de dicha función.
Máscara: Un objeto booleano usado para seleccionar datos de otro objeto.
Método: Una acción ligada a un objeto en particular. Se le llama usando objeto.metodo.
Módulos: Los archivos dentro de una biblioteca con funciones usadas por otros programas.
Parámetros: Variables usadas cuand se ejecuta una función.
Series: Una estructura de datos de Pandas que representa una columna.
Subcadena: Una parte de una cadena de texto.
Variables: Nombres para valores.

[workshop-repo]: [yaml]: http://yaml.org/

Plotting and Programming in Python: Reference

Puntos Clave

Referencia

Glosario