<jupyter_start><jupyter_text>Esma 3016, lab2 <NAME> Agosto 26, 2019 Organizacion y presentacion de datos cuantitativos discretos.Usaremos el modulo pandas, que se usa para hacer analisis estadistico basico y los modulos  matplotlib, seaborn y plotnine que se usan para hacer graficas<jupyter_code>import pandas as pd
import seaborn as sns
from plotnine import *
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#Leyendo datos de la internet, las columnas tienen nombres
datos=pd.read_csv("http://academic.uprm.edu/eacuna/clase97.txt",sep=" ",na_values="*")
#Viendo las seis primera fila de la tabla de datos
datos.head(10)
np.mean(datos['creditos'])
# Informacion acerca de la base de datos
datos.info()
#Haciendo una funcion que haga la tabla completa de distribucion de frecuencias
def tablafreq(datos,str):
    """
    :param datos: Es el nombre de la base de datos
    :param str: Es el nombre de la variable a usar de la base de datos.
    """
    import pandas as pd
    tab1=pd.crosstab(index=datos[str],columns="counts",colnames=['variable'])
    tab1['frec.relat.porc']=tab1*100/tab1.sum()
    tab1['frec.acum']=tab1.counts.cumsum()
    tab1['frec.relat.porc.acum']=tab1['frec.acum']*100/tab1['counts'].sum()
    return tab1;
help(tablafreq)
tablafreq(datos,"familia").round(2)
tablafreq(datos,"edad")
# Hallando las frecuencias absolutas de la variable edad
tablaf = pd.crosstab(index=datos["edad"],columns="counts")
tablaf
#haciendo Dotplot usando plotnine
ggplot(datos, aes(x='edad'))+geom_dotplot(dotsize=.5,fill='green')+ggtitle("Dotplot de Edad")
#Haciendo grafica de linea
plt.figure().suptitle('Grafica de Linea')
with plt.style.context('ggplot'):
    # plot command goes here
    plt.bar(tablaf.index[0:6],tablaf.loc[tablaf.index[0:6]]['counts'],width=.05)
for a,b in zip(tablaf.index[0:6],tablaf.loc[tablaf.index[0:6]]['counts']):
    plt.text(a,b,b) 
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.13218970736629668, 'fraction_numerical': 0.021695257315842584, 'mean_word_length': 5.837931034482758, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 6, '<?xml version=': 0, '>': 6, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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