<jupyter_start><jupyter_text>Un primer ejemplo sencillo Abrir un archivo csv (coma separated values) con un par de variablesEn este jupyter Notebook se muestran algunas tareas muy básicas para entender cómo funciona un jupyter Notebook.<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
datos = pd.read_csv('NotasIngresos.csv')
datos.head()
hist = datos.hist()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Observe que la sintaxis anterior nos permitió hacer un histograma para las dos variables de la base de datos que llamamos "datos" y que proviene del archivo "NotasIngresos.csv". Pero como los gráficos no suelen brindar información numéricamente muy precisa a la vista, entonces complementemos estos histogramas con un resumen estadístico de estas dos variables.<jupyter_code>datos.describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Tanto la sintaxis como su resultado son bastante sencillos de comprender ¿Cierto? Pero, ¿y si tan solo quisiera obtener los resultados o el histograma para una variable y no para todas?<jupyter_code>datos.Notas.describe()
datos.info()
datos['Ingreso Familiar'].describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>¿Observó cuál es la diferencia entre la sintaxis que nos devuelve el resumen estadístico de la variable Notas versus la sintaxis que hace lo mismo para Ingreso Familiar?Efectivamente. Cuando una variable tiene espacio en blanco para separar palabras (ejemplo, "Ingreso Familiar") la sintaxis abreviada datos.Ingreso Familiar.describe() no nos va a funcionar. Por eso, recurrimos una sintaxis algo diferente. Una cosa interesante de los corchetes [ ] es que ellos se pueden usar también para otras cosas. Por ejemplo, para crear una nueva variable, así como se ve en la siguiente sintaxis.<jupyter_code>datos['Ingreso Familiar'].hist()
datos['Fuente'] = 'Colombia'
datos.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>También podemos usar los corchetes para eliminar variables.<jupyter_code>del datos['Fuente']
datos.head()
datos['Altos Ingresos'] = np.where(datos['Ingreso Familiar']>36000, True, False)
datos.head()
datos[10:25]['Ingreso Familiar']
datos[10:25]['Altos Ingresos']
datos[8:16]<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.07794589637780834, 'fraction_numerical': 0.007336084364970197, 'mean_word_length': 6.934545454545455, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 21, '<?xml version=': 0, '>': 22, '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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