Notas de la instructora

Soluciones a desafíos

Instalar los paquetes requeridos para el taller

Por favor sigue las instrucciones del documento Setup para instalar los programas necesarios para esta lección. Si encuentras problemas, por favor crea un issue con la etiqueta High-priority.

Revisando instalaciones

En el directorio _includes/scripts encontrarás un script llamado check_env.py. Éste revisa la funcionalidad de la versión instalada de Anaconda.

Por defecto, Data Carpentry no requiere que la gente descargue el repositorio completo con todos los scripts y apéndices. Por lo tanto, como instructor, debes decidir cómo te gustaría proveer este script a las estudiantes, si es que decides hacerlo. Para usarlo, las estudiantes pueden navegar en su terminal hasta _includes/scripts y ejecutar lo siguiente:

BASH

python check_env.py

Si las estudiantes reciben un AssertionError, éste te informará cómo ayudar a corregir la instalación. De lo contrario, ¡te dirá que el sistema está listo para Data Carpentry!

01-short-introduction-to-Python

Desafíos sobre tuplas

• ¿Qué sucede cuando ejecutas a_list[1] = 5?

• ¿Qué sucede cuando ejecutas a_tuple[2] = 5?

  Como tuple es inmutable, no soporta asignación de ítems. Los elementos de list pueden ser alterados individualmente.

• ¿Qué te dice type(a_tuple) sobre a_tuple?

  tuple

Desafíos sobre diccionarios

• Cambiando diccionarios: 2. Reasigna el segundo valor.

Asegúrate también de aclarar que acceder al “segundo valor” se trata del nombre de la clave. Agrega por ejemplo rev[10] = "ten" para aclarar que no se trata de la posición.

PYTHON

rev

SALIDA

{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}

PYTHON

rev[2] = "apple-sauce"

SALIDA

{1: 'one', 2: 'apple-sauce', 3: 'three'}

02-starting-with-data

Nota sobre bugs

Pandas < .18.1 tiene un error bug por el cual surveys_df['weight'].describe() puede devolver un error en tiempo de ejecución.

Desafíos sobre DataFrames

• surveys_df.columns

  Nombres de columnas. (Opcional: muestra surveys_df.columns[4] = "plotid". El índice no es mutable; recapitula del episodio anterior. La adaptación del nombre es realizada por la función rename: surveys_df.rename(columns={"plot_id": "plotid"}))

• surveys_df.head(). Además, ¿qué realiza surveys_df.head(15)?

  Muestra las primeras 5 líneas. Muestra las primeras 15 líneas.

• surveys_df.tail()

  Muestra las últimas 15 líneas.

• surveys_df.shape. Toma nota de la salida de shape - ¿Qué formato tiene la salida del atributo que regresa la forma de un DataFrame?

  type(surveys_df.shape) -> Tuple

Desafíos sobre calcular estadísticas de los datos

• Crear una lista de los IDs de los sitios plot_id que están en los datos de la encuesta surveys_df. Llamemos a esta lista site_names. ¿Cuántos sitios hay en los datos?, ¿cuántas especies hay en los datos?

  plot_names = pd.unique(surveys_df["plot_id"]). Número de IDs de los sitios: plot_names.size o len(plot_names). Número de especies en los datos: len(pd.unique(surveys_df["species"]))

• ¿Cuál es la diferencia entre len(plot_names) y surveys_df['plot_id'].nunique()?

Ambos resultan en el mismo output, sirviendo como formas alternativas de obtener los valores únicos. nunique combina el conteo con la extracción de valores únicos.

Desafíos sobre agrupamientos

• ¿Cuántas observaciones son de sexo femenino F y cuántas de sexo masculino M?

  grouped_data.count()

• ¿Qué pasa cuando agrupas sobre dos columnas usando el siguiente enunciado y después tomas los valores medios?

  Se calcula el valor medio para cada combinación de plot_id y sex. Remarca que la media no tiene sentido para cada variable, así que puedes especificarla por columna: por ejemplo, si deseas conocer el último año censado, la mediana de las longitudes de pies y el valor medio del peso para cada combinación de plot y sex:

PYTHON

surveys_df.groupby(['plot_id','sex']).agg({"year": 'min',
                                           "hindfoot_length": 'median',
                                           "weight": 'mean'})`

• Calcula las estadísticas descriptivas del peso weight para cada plot_id.

PYTHON

surveys_df.groupby(['plot_id'])['weight'].describe()

• ¿Qué otra manera hay de crear una lista de especies y asociarle el número count de las muestras de los datos?

  En vez de recuperar y luego contar las columnas resultantes de groupby, también puedes hacer el recuento junto con groupby (en todas las columnas) y construir una selección del DataFrame resultante: surveys_df.groupby('species_id').count()["record_id"]

Desafíos sobre gráficos

• Crea un gráfico del promedio de peso de las especies por sitio.

PYTHON

surveys_df.groupby('plot_id').mean()["weight"].plot(kind='bar')

• Crea una gráfica del total de machos contra el total de hembras para todo el dataset.

PYTHON

surveys_df.groupby('sex').count()["record_id"].plot(kind='bar')

03-index-slice-subset

Sugerencia: usa el método .head() a lo largo de esta lección con el fin de mantener tu pantalla limpia. Anima a las estudiantes a probar comandos con y sin .head() para reforzar la utilidad de esta herramienta y luego emplearla, o no, según su preferencia. Por ejemplo, si una estudiante muestra preocupación por mantener el ritmo de tipeo, infórmale que puede evitar .head(), pero que tú lo usarás para mantener visibles más líneas anteriores de código.

Desafíos sobre indexación

• ¿Qué valor devuelve el siguiente código? a[0]

  1, ya que Python comienza por el elemento 0 (para usuarios de Matlab: ¡esto es diferente!)

• ¿Qué valor devuelve éste? a[5]

  IndexError

• En el ejemplo anterior, llamar a a [5] devuelve un error. ¿Por qué?

  La lista no tiene ningún elemento con índice 5 (va de 0 a 4).

• ¿Qué tal éste? a[len(a)]

  IndexError

Desafíos sobre rangos

• ¿Qué ocurre al ejecutar el siguiente código?

  surveys_df[0:1] selecciona sólo el primer elemento surveys_df[:4] seleccionar desde el primer elemento hace redundante escribir el 0 surveys_df[-1:] puedes contar hacia atrás

  Sugerencia: También puedes seleccionar cada N-ésima fila: surveys_df[1:10:2]. Entonces, ¿cómo interpretas surveys_df[::-1]?

• ¿Qué pasa al ejecutar este otro?: surveys_df.iloc[0:4, 1:4] y surveys_df.loc[0:4, 1:4]? ¿Qué diferencia observas entre los resultados de los comandos inmediatamente anteriores?

  Revisa la posición, o el nombre. La segunda opción se asemeja a consultar un diccionario por nombres de llaves. Los nombres de columnas 1:4 no existen, resultando en un error. Revisa también la diferencia entre surveys_df.loc[0:4] y surveys_df.iloc[0:4]

Desafíos avanzados sobre queries

• Selecciona un subconjunto de filas, en el DataFrame surveys_df, que contenga datos desde el año 1999 y que contenga valores en weight menores o iguales a 8. ¿Cuántas filas obtuviste como resultado? ¿Cuántas filas obtuvo tu compañera?

  surveys_df[(surveys_df["year"] == 1999) & (surveys_df["weight"] <= 8)]; cuándo sólo te interesa el número final, también puede utilizarse la suma de valores True: sum((surveys_df["year"] == 1999) & (surveys_df["weight"] <= 8))

• Puedes usar la función isin de Python para hacer una consulta, a un DataFrame, basada en una lista de valores según se muestra a continuación: surveys_df[surveys_df['species_id'].isin([listGoesHere])]. Usa la función isin para encontrar todos los plots que contienen una especie en particular en el DataFrame surveys_df. ¿Cuántos registros contienen esos valores?

  Por ejemplo, usa PB y PL: surveys_df[surveys_df['species_id'].isin(['PB', 'PL'])]['plot_id'].unique() provee una lista de todos los gráficos en los que están involucradas estas especies. Con surveys_df[surveys_df['species_id'].isin(['PB', 'PL'])].shape se puede obtener el número de registros.

• Experimenta con otras consultas. Crea una consulta que encuentre todas las filas con el valor de weight mayor o igual a 0.

  surveys_df[surveys_df["weight"] >= 0]

  Sugerencia: Puedes presentar aquí que todas estas operaciones de segmentación se basan realmente en operaciones de indexado booleano (la siguiente sección en esta lección). El filtrado indica para cada registro si éste satisface (True) o no (False) una condición. La segmentación se realiza por interpretación del valor True/Falso de cada registro.

• El símbolo ~ en Python puede ser usado para obtener lo opuesto a los datos seleccionados que hayas especificado en Python. Es equivalente a no esta en. Escribe una consulta que seleccione todas las filas con sex diferente de ‘M’ o ‘F’ en los datos de surveys.

PYTHON

surveys_df[~surveys_df["sex"].isin(['M', 'F'])]

Desafíos sobre máscaras

• Crea un nuevo objeto DataFrame que solamente contenga observaciones cuyos valores en la columna sex no sean female o male. Asigna cada valor de sex en el nuevo DataFrame a un nuevo valor de ‘x’. Determina el número total de valores null en el subconjunto.

PYTHON

new = surveys_df[~surveys_df['sex'].isin(['M', 'F'])].copy()
new['sex']='x'
print(len(new))

Puedes verificar el número de valores Nan con sum(surveys_df['sex'].isnull()), que resulta igual al número de registros que no son female ni male.

• Crea un nuevo objeto DataFrame que contenga solo observaciones cuyos valores en la columna sex sean male o female y en los cuales el valor de weight sea mayor que 0. Luego, crea un gráfico de barra apiladas del promedio de weight, por parcela, con valores male versus female apilados por cada parcela.

PYTHON

# selecciona los datos con isin:
stack_selection = surveys_df[(surveys_df['sex'].isin(['M', 'F'])) &
							surveys_df["weight"] > 0.][["sex", "weight", "plot_id"]]
# calcula el promedio de weight para cada combinación de plot_id y sex:
stack_selection = stack_selection.groupby(["plot_id", "sex"]).mean().unstack()
# podemos representarlo como un gráfico de barras apiladas:
stack_selection.plot(kind='bar', stacked=True)

Sugerencia: Como sabemos que todos los otros valores son Nan, podemos seleccionar también todos los valores que no sean null (esto es sólo un vistazo previo, habrá más al respecto en la siguiente lección):

PYTHON

stack_selection = surveys_df[(surveys_df['sex'].notnull()) &
					surveys_df["weight"] > 0.][["sex", "weight", "plot_id"]]

Sin embargo, debido al comando unstack, el encabezado de la leyenda contiene dos niveles. Para removerlo, los nombres de columnas deben ser simplificados:

PYTHON

stack_selection.columns = stack_selection.columns.droplevel()

04-data-types-and-format

Desafíos sobre cambiar tipos

• Intenta convertir la columna plot_id a float usando surveys_df.plot_id.astype("float"). A continuación, intenta convertir weight (peso) en un integer. ¿Qué te dice Pandas? ¿Qué es lo que va mal ahí?

Pandas no puede convertir datos de tipo float a int si la columna contiene valores NaN.

Desafíos sobre cuentas

• Cuenta el número de valores perdidos por columna. Sugerencia: el método .count() te proporciona el número de observaciones que no son NA por columna. Examina el método .isnull().

PYTHON

surveys_df.isnull()

Si las estudiantes tienen problemas para generar el output, u ocurre algo con éste, existe un archivo llamado “sample output” con los datos que ellas deben generar.

05-merging-data

• En la carpeta de datos, hay dos archivos de datos de encuestas: survey2001.csv y survey2002.csv. Lee los datos en Python y combina los archivos para hacer un DataFrame nuevo. Crea una gráfica del peso promedio de la parcela, plot_id, por año agrupada por sex. Exporta tus resultados como CSV y asegúrate de que se lean correctamente en Python..

PYTHON

# lee los archivos:
survey2001 = pd.read_csv("data/survey2001.csv")
survey2002 = pd.read_csv("data/survey2002.csv")
# concatena los archivos:
survey_all = pd.concat([survey2001, survey2002], axis=0)
# recupera el peso de cada año, agrupado por sexo:
weight_year = survey_all.groupby(['year', 'sex']).mean()["wgt"].unstack()
# genera el gráfico:
weight_year.plot(kind="bar")
plt.tight_layout()  # tip(!)

PYTHON

# escribe a un archivo:
weight_year.to_csv("weight_for_year.csv")
# lee los datos de nuevo:
pd.read_csv("weight_for_year.csv", index_col=0)

• Cree un nuevo DataFrame uniendo los contenidos de las tablas surveys.csv y species.csv.

PYTHON

merged_left = pd.merge(left=surveys_df,right=species_df, how='left', on="species_id")

Luego calcula y crea un gráfico de la distribución de:

1. taxa por parcela (número de especies de cada taxa por parcela):

La distribución de especies (número de taxa por cada parcela) puede calcularse de la siguiente forma:

PYTHON

merged_left.groupby(["plot_id"])["taxa"].nunique().plot(kind='bar')

Sugerencia: También es posible graficar el número de invididuos de cada taxa en cada parcela (gráfico de barras apiladas):

PYTHON

merged_left.groupby(["plot_id", "taxa"]).count()["record_id"].unstack().plot(kind='bar', stacked=True)
plt.legend(loc='upper center', ncol=3, bbox_to_anchor=(0.5, 1.05))

(de otro modo, la leyenda se superpone con el gráfico de barras)

2. taxa por sexo por parcela: Otorguemos los valores ‘M|F’ a los valores Nan (también podrían cambiarse a ‘x’):

PYTHON

merged_left.loc[merged_left["sex"].isnull(), "sex"] = 'M|F'

Número de taxa por cada combinación de parcela/sexo:

PYTHON

ntaxa_sex_site= merged_left.groupby(["plot_id", "sex"])["taxa"].nunique().reset_index(level=1)
ntaxa_sex_site = ntaxa_sex_site.pivot_table(values="taxa", columns="sex", index=ntaxa_sex_site.index)
ntaxa_sex_site.plot(kind="bar", legend=False)
plt.legend(loc='upper center', ncol=3, bbox_to_anchor=(0.5, 1.08),
           fontsize='small', frameon=False)

Sugerencia (sólo para discutir)):

También puede calcularse el número de individuos de cada taxa en cada parcela y por sexo:

PYTHON

sex_taxa_site  = merged_left.groupby(["plot_id", "taxa", "sex"]).count()['record_id']
sex_taxa_site.unstack(level=[1, 2]).plot(kind='bar', logy=True)
plt.legend(loc='upper center', ncol=3, bbox_to_anchor=(0.5, 1.15),
           fontsize='small', frameon=False)

En verdad, éste gráfico no es el mejor que podría elegirse, pues no es legible… Una primera alternativa para mejorarlo es utilizar facets. Sin embargo, pandas/matplotlib no los provee por defecto. Un ejemplo en matplotlib puro (usando M|F para registros sin sexo definido):

PYTHON

fig, axs = plt.subplots(3, 1)
for sex, ax in zip(["M", "F", "M|F"], axs):
    sex_taxa_site[sex_taxa_site["sex"] == sex].plot(kind='bar', ax=ax, legend=False)
    ax.set_ylabel(sex)
    if not ax.is_last_row():
        ax.set_xticks([])
        ax.set_xlabel("")
axs[0].legend(loc='upper center', ncol=5, bbox_to_anchor=(0.5, 1.3),
              fontsize='small', frameon=False)

Sin embargo, sería mejor indicar Seaborn y Altair por sus tipos de visualizaciones multivariadas.

• En la carpeta de datos, hay un archivo plots.csv que contiene información sobre el tipo asociado con cada parcela. Usa esos datos para resumir el número de parcelas por tipo de parcela.

PYTHON

plot_info = pd.read_csv("data/plots.csv")
plot_info.groupby("plot_type").count()

• Calcula un índice de diversidad de su elección para control vs parcelas de rodamiento de roedores. El índice debe considerar tanto la abundancia de especies como el número de especies. Puedes optar por utilizar el simple índice de biodiversidad descrito aquí que calcula la biodiversidad como: el número de especies en la parcela / el número total de individuos en la parcela = índice de biodiversidad.

PYTHON

merged_site_type = pd.merge(merged_left, plot_info, on='plot_id')
# para cada parcela, recupera el número de especies por parcela
nspecies_site = merged_site_type.groupby(["plot_id"])["species"].nunique().rename("nspecies")
# para cada parcela, recupera el número de individuos
nindividuals_site = merged_site_type.groupby(["plot_id"]).count()['record_id'].rename("nindiv")
# combina las dos series
diversity_index = pd.concat([nspecies_site, nindividuals_site], axis=1)
# calcula el índice de diversidad
diversity_index['diversity'] = diversity_index['nspecies']/diversity_index['nindiv']

Generando un gráfico de barras:

PYTHON

diversity_index['diversity'].plot(kind="barh")
plt.xlabel("Diversity index")

06-loops-and-functions

Desafíos sobre bucles básicos

• ¿Qué pasa si no incluimos la palabra clave pass?

  SyntaxError:

• Reescribe el bucle de tal forma que los animales estén separados por comas y no por una línea nueva. (Pista: Puedes concatenar cadenas de caracteres usando el signo más. Por ejemplo, print(string1 + string2) resulta en ‘string1string2’).

PYTHON

for creature in animals:
    print(creature+',', end='')

Este bucle también agrega una coma luego del último animal. Una solución mejor, sin bucles, sería: ','.join(animals)

Desafíos sobre modificación de bucles

• Algunas de las encuestas que guardaste tienen datos faltantes (tienen valores nulos que salen como NaN - No es un número (en inglés) - en los DataFrames y no salen en los archivos de texto). Modifica el bucle for para que las entradas que tengan valores nulos no sean incluidas en los archivos anuales.

PYTHON

surveys_year = surveys_df[surveys_df.year == year].dropna()

• Supongamos que solo quieres revisar los datos cada cierto múltiplo de años. ¿Cómo modificarías el bucle para generar un archivo de datos cada cinco años comenzando desde 1977?

Aunque podrías hacer la lista manualmente, ¿por qué no recuperas el primer y el último año a partir del código?

PYTHON

n_year = 5  # mejor visión general si defines una variable
first_year = surveys_df['year'].min()
last_year = surveys_df['year'].max()

for year in range(first_year, last_year, n_year):
    print(year)

    # Selecciona los datos para los años correctos
    surveys_year = surveys_df[surveys_df.year == year].dropna()

• En vez de separar la información por años, un colega tuyo quiere hacer el análisis separando por especies. ¿Cómo escribirías un único archivo CSV por cada especie?

De forma similar al ejemplo anterior, pero usando la columna species_id: surveys_df['species_id'].unique(). Sin embargo, usar los nombres de especies mejoraría la interpretación de los nombres de archivos. Un join con las especies: merged_left = pd.merge(left=surveys,right=species, how='left', on="species_id") y usando la columna species.

Desafíos sobre funciones

• Cambia los valores de los argumentos en la función y mira su salida.
• Intenta llamar a la función usando la cantidad equivocada de argumentos (es decir, diferente de 2) o sin asignar la llamada de la función a una variable (sin poner product_of_inputs =).
• Declara una variable dentro de una función y prueba a encontrar en dónde existe (Pista: ¿puedes imprimirla desde fuera de la función?)
• Explora qué sucede cuando una variable tiene el mismo nombre adentro y afuera de la función. ¿Qué le ocurre a la variable global cuando cambias el valor de la variable local?

Para mayor claridad, ¡demuéstralo en un entorno de debugging!

Desafíos adicionales sobre funciones

• Añade dos argumentos a las funciones que escribimos que tomen el path del directorio donde los archivos serán escritos y el root del nombre del archivo. Crea un nuevo conjunto de archivos con un nombre diferente en un directorio diferente.

PYTHON

def one_year_csv_writer(this_year, all_data, folder_to_save, root_name):
    """
    Escribe un archivo csv para los datos de un año dado.

    Parámetros
    ---------
    this_year : int
        año para el cual se extraen datos
    all_data: pd.DataFrame
        DataFrame con datos de múltiples años
    folder_to_save : str
        carpeta para guardar los archivos de datos
    root_name: str
        raíz de los nombres de archivo donde se guardan los datos
    """

    # Selecciona datos para el año
    surveys_year = all_data[all_data.year == this_year]

    # Escribe el nuevo DataFrame a un archivo csv
    filename = os.path.join(folder_to_save, ''.join([root_name, str(this_year), '.csv']))
    surveys_year.to_csv(filename)

También adapta la función yearly_data_csv_writer con los inputs adicionales.

• ¿Cómo podrías usar la función yearly_data_csv_writer para crear un archivo CSV para solo un año? (Pista: piensa sobre la sintaxis para range)

Adapta los argumentos de entrada, por ejemplo: 1978, 1979.

Desafíos sobre manejo de output

• Haz que las funciones retornen una lista de los archivos que escribieron. Hay muchas formas en las que puedes hacer esto (¡y deberías intentarlas todas!):
  • cualquiera de las dos funciones podría imprimir algo en pantalla, Sólo agrega el comando print("year " + str(this_year)+ " written to disk")
  • cualquiera podría usar return para retornar números o cadenas de caracteres cada vez que se llaman,
  • o podrías hacer una combinación de estas dos estrategias.
  • Podrías también intentar usar la librería os para listar los contenidos de directorios. os.listdir

Implementación dentro de la función:

PYTHON

filenames = []
for year in range(start_year, end_year+1):
    filenames.append(one_year_csv_writer(year, all_data, folder_to_save, root_name))
return filenames

• Explora qué sucede cuando las variables son declaradas dentro de cada una de las funciones versus en el cuerpo principal de tu código (lo que está sin indentar). ¿Cuál es el alcance de las variables (es decir, dónde son visibles)?, ¿qué ocurre si tienen el mismo nombre pero valores diferentes?

• ¿Qué tipo de objeto corresponde a una variable declarada como None? (Pista: crea una variable con el valor None y usa la función type())

SALIDA

NoneType

• Compara el comportamiento de la función yearly_data_arg_test cuando los argumentos tienen None como valor por defecto y cuando no tienen valores por defecto.

• ¿Qué ocurre si solo incluimos un valor para start_year al llamar a la función?, ¿puedes escribir una llamada a la función con solo un valor para end_year? (Pista: piensa en cómo la función debe estar asignándole valores a cada uno de sus argumentos - ¡esto está relacionado con la necesidad de poner los argumentos que no tienen valores por defecto antes de los que sí tienen valores por defecto en la definición de la función!)

PYTHON

yearly_data_arg_test(surveys_df, end_year=2001)

Desafíos sobre modificación de funciones

• Reescribe las funciones one_year_csv_writer y yearly_data_csv_writer para que tengan argumentos keyword con valores por defecto.

PYTHON

def one_year_csv_writer(this_year, all_data, folder_to_save='./', root_name='survey'):
    """
    Escribe un archivo csv para los datos de un año dado.

    Parámetros
    ---------
    this_year : int
        año para el cual se extraen datos
    all_data: pd.DataFrame
        DataFrame con datos de múltiples años
    folder_to_save : str
        carpeta para guardar los archivos de datos
    root_name: str
        raíz de los nombres de archivo donde se guardan los datos
    """

    # Selecciona datos para el año
    surveys_year = all_data[all_data.year == this_year]

    # Escribe el nuevo DataFrame a un archivo csv
    filename = os.path.join(folder_to_save, ''.join([root_name, str(this_year), '.csv']))
    surveys_year.to_csv(filename)

• Modifica las funciones de tal forma que no creen archivos para un año si éste no está en los datos y que muestre una alerta al usuario (Pista: usa condicionales para esto. Si quieres un reto más, ¡usa try!)

PYTHON

    # Escribe el nuevo DataFrame a un archivo csv
    if len(surveys_year) > 0:
        filename = os.path.join(folder_to_save, ''.join([root_name, str(this_year), '.csv']))
        surveys_year.to_csv(filename)
    else:
        print("No data for year " + str(this_year))

• El código que has escrito hasta este momento usando el bucle for está bastante bien, pero no necesariamente es reproducible con datasets diferentes. Por ejemplo, ¿qué pasa con el código si tenemos datos para más años? Usando las herramientas que aprendiste en las actividades anteriores, crea una lista de todos los años representados en los datos. Después crea un bucle para procesar tu información, comenzando desde el primer año y terminando en el último usando la lista.

PYTHON

def yearly_data_csv_writer(all_data, yearcolumn="year",
                           folder_to_save='./', root_name='survey'):
    """
    Escribe archivos csv separados para los datos de cada año.

    all_data --- DataFrame con datos de múltiples años
    yearcolumn --- nombre de columna con el año de los datos
    folder_to_save --- carpeta para guardar los archivos de datos
    root_name --- inicio de los nombres de archivo almacenados
    """
    years = all_data["year"].unique()

    # "end_year" es el último año de los datos que queremos extraer, así que hacemos un bucle hasta end_year+1
    filenames = []
    for year in years:
        filenames.append(one_year_csv_writer(year, all_data, folder_to_save, root_name))
    return filenames

07-visualization-ggplot-python

Si las estudiantes tienen problemas para generar el output, u ocurre algo con éste, existe un archivo llamado “sample output” con los datos que ellas debían generar en la lección 03.

Las notebooks de iPython para graficar pueden verse en la carpeta _extras

08-putting-it-all-together

Las científicas suelen operar sobre ecuaciones matemáticas. La capacidad para usar estas ecuaciones en sus gráficas otorga mucho valor agregado. Por fortuna, Matplotlib provee herramientas poderosas para el control de texto. Una de ellas es la capacidad para usar la notación matemática de LaTeX al usar texto (puedes aprender más sobre la notación matemática de LaTeX aquí: https://en.wikibooks.org/wiki/LaTeX/Mathematics). Para usar notación matemática, enciera tu texto con el signo $. LaTeX usa mucho el caracter de barra invertida o backlash (“\”). Como este caracter tiene un significado especial en las secuencias de caracteres de Python, deberían reemplazarse todas las barras invertidas relacionadas con LaTeX por dos barras invertidas.

PYTHON

plt.plot(t, t, 'r--', label='$y=x$')
plt.plot(t, t**2 , 'bs-', label='$y=x^2$')
plt.plot(t, (t - 5)**2 + 5 * t - 0.5, 'g^:', label='$y=(x - 5)^2 + 5  x - \\frac{1}{2}$') # nota la barra invertida doble

plt.legend(loc='upper left', shadow=True, fontsize='x-large')

# Nota las dobles barras invertidas en la línea de abajo
plt.xlabel('Éste es el eje x. También puede contener matemática, como $\\bar{x}=\\frac{\\sum_{i=1}^{n} {x}} {N}$')
plt.ylabel('Éste es el eje y')
plt.title('Éste es el título de la figura')

plt.show()

09-working-with-sql

FIXME

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