<jupyter_start><jupyter_text>Primeras pruebas<jupyter_code>a = 4
b = 5
a+b
b-a<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Inicio de la clase<jupyter_code>import pandas as pd # trabajo con datos tabulares
import numpy as np # operaciones con matrices<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Link del archivo con el que trabajamos en esta clase:  [lotes.csv](https://drive.google.com/file/d/1QNcA-s6_tKI6s5KtquyjpcDiiU_QBw1Q/view?usp=sharing)

Para utilizar el archivo deben subir una copia del mismo a su Google Drive<jupyter_code># Obtener la ubicacion del archivo dentro del drive
rutaDeArchivo = '/content/drive/MyDrive/Probabilidad y Estadistica/Laboratorio/lotes.csv'
# Leer el archivo utilizando pandas (crea el dataframe)
lotes_df = pd.read_csv(rutaDeArchivo)
# Visualizar el archivo leido 
#print(lotes_df)
lotes_df
#Algunas funciones de los dataframes
lotes_df.head()
lotes_df.tail()
lotes_df.head(3)
lotes_df.tail(4)
lotes_df.axes
lotes_df.iloc[5]
# utilizado para buscar basado en el indice numerico (entero)
#lotes_df.loc['EtiquetaIndice'] # utilizado para buscar basado en la etiqueta del indice
#lotes2  = lotes_df.drop(index=0) # no actualiza el dataframe

#lotes2
lotes_df
lotes_df.columns
#  = asignacion  a=4
# == comparacion de igualad
lotes_df['Tipo'] == 'Lote 1' #filtro (bitmask)
# mostrar cuales son las filas que llevan por tipo 'Lote 1'
lote1 = lotes_df[lotes_df['Tipo'] == 'Lote 1']
lote1
#print(lote1)
#print(lotes_df)
#Crea un nuevo dataframe agrupando los datos por Tipo
#el metodo '.count()' cuenta la cantidad de veces que aparece cada tipo
tipos = lotes_df.groupby( ['Tipo'] ).count()
tipos
#Crea un nuevo dataframe agrupando los datos por Tipo
# el metodo '.sum()' suma las unidades de cada tipo
unidades = lotes_df.groupby( ['Tipo'] ).sum()
unidades<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Graficos<jupyter_code>tipos.plot.bar()
unidades.plot.d
lotes_df.describe()<jupyter_output><empty_output>
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