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https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git
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language: Statistical computing with Python
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contributors:
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- ["e99n09", "https://github.com/e99n09"]
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filename: pythonstatcomp-es.py
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translators:
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- ["Damaso Sanoja", "https://github.com/damasosanoja"]
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lang: es-es
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Este es un tutorial de como realizar tareas típicas de programación estadística usando Python. Está destinado a personas con cierta familiaridad con Python y con experiencia en programación estadística en lenguajes como R, Stata, SAS, SPSS, or MATLAB.
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```python
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# 0. Cómo configurar ====
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""" Configurar con IPython y pip install lo siguiente: numpy, scipy, pandas,
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matplotlib, seaborn, requests.
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Asegúrese de realizar este tutorial con el IPython notebook para tener fácil
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acceso a las ayudas en tiempo real y la documentación respectiva.
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"""
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# 1. Captura de datos ====
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""" Muchos prefieren Python sobre R ya que quieren interactuar mucho
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con la web, bien sea haciendo webscraping o solicitando datos mediante
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un API. Esto se puede hacer en R, pero en el contexto de un proyecto
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que ya usa Python, existen beneficios al mantener un solo lenguaje.
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"""
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import requests # para llamados HTTP (webscraping, APIs)
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import os
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# webscraping
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r = requests.get("https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs")
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r.status_code # si es 200, el llamado ha sido exitoso
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r.text # código fuente de la página
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print(r.text) # formateado y embellecido
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# graba el código fuente en un fichero:
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os.getcwd() # verifica cual es el directorio de trabajo
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f = open("learnxinyminutes.html","wb")
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f.write(r.text.encode("UTF-8"))
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f.close()
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# descargando un csv
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fp = "https://raw.githubusercontent.com/adambard/learnxinyminutes-docs/master/"
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fn = "pets.csv"
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r = requests.get(fp + fn)
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print(r.text)
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f = open(fn,"wb")
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f.write(r.text.encode("UTF-8"))
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f.close()
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""" para saber más del módulo de peticiones, incluyendo APIs, ver
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http://docs.python-requests.org/en/latest/user/quickstart/
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"""
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# 2. Leyendo un fichero CSV ====
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""" El paquete pandas de Wes McKinney brinda objetos 'DataFrame' en Python. Si
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has usado R, ya estarás familiarizado con la idea de "data.frame".
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"""
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import pandas as pd, numpy as np, scipy as sp
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pets = pd.read_csv(fn)
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pets
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# nombre edad peso especies
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# 0 fluffy 3 14 cat
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# 1 vesuvius 6 23 fish
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# 2 rex 5 34 dog
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""" Usuarios de R: notar que Python, al igual que otros lenguajes de programación
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normales, comienza indexando desde 0. R de forma inusual comienza desde 1.
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"""
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# dos formas distintas de imprimir una columna
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pets.age
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pets["age"]
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pets.head(2) # imprime las primeras dos filas
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pets.tail(1) # imprime la última fila
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pets.name[1] # 'vesuvius'
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pets.species[0] # 'cat'
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pets["weight"][2] # 34
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# en R, puedes esperar obtener 3 filas haciendo esto, pero aquí obtienes 2:
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pets.age[0:2]
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# 0 3
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# 1 6
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sum(pets.age)*2 # 28
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max(pets.weight) - min(pets.weight) # 20
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""" Si estás procesando grandes cantidades de cálculos de álgebra lineal, podrías
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querer usar matrices, no DataFrames. Los DataFrames son ideales para combinar
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columnas de diferentes tipos.
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"""
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# 3. Gráficas ====
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import matplotlib as mpl, matplotlib.pyplot as plt
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%matplotlib inline
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# Para hacer virtualización de datos en Python, usa matplotlib
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plt.hist(pets.age);
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plt.boxplot(pets.weight);
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plt.scatter(pets.age, pets.weight); plt.xlabel("age"); plt.ylabel("weight");
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# seaborn está por encima de matplotlib y logra mejores gráficos
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import seaborn as sns
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plt.scatter(pets.age, pets.weight); plt.xlabel("age"); plt.ylabel("weight");
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# también hay algunas funciones gráficas específicas de seaborn
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# nota como seaborn etiqueta automáticamente el eje x en este gráfico de barras
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sns.barplot(pets["age"])
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# los veteranos de R pueden seguir usando ggplot
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from ggplot import *
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ggplot(aes(x="age",y="weight"), data=pets) + geom_point() + labs(title="pets")
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# fuente: https://pypi.python.org/pypi/ggplot
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# incluso hay un porteo d3.js: https://github.com/mikedewar/d3py
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# 4. Limpieza simple de datos y análisis exploratorio ====
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""" Tenemos ahora un ejemplo más complicado que demuestra un flujo básico para
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limpieza de datos que lleva a la creación de algunos gráficos exploratorios
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y la ejecución de una regresión lineal.
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El conjunto de datos fue transcrito de Wikipedia a mano. Contiene
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todos los Emperadores Romanos Sagrados y fechas claves en sus vidas
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(nacimiento, muerte, coronación, etc.).
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El objetivo del análisis es explorar si existe alguna relación
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entre el año de nacimiento del Emperador y su tiempo de vida.
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fuente de datos: https://en.wikipedia.org/wiki/Holy_Roman_Emperor
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"""
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# cargar algunos datos de los Emperadores Romanos Sagrados
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url = "https://raw.githubusercontent.com/e99n09/R-notes/master/data/hre.csv"
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r = requests.get(url)
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fp = "hre.csv"
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f = open(fp,"wb")
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f.write(r.text.encode("UTF-8"))
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f.close()
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hre = pd.read_csv(fp)
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hre.head()
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"""
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Ix Dynasty Name Birth Death Election 1
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0 NaN Carolingian Charles I 2 April 742 28 January 814 NaN
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1 NaN Carolingian Louis I 778 20 June 840 NaN
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2 NaN Carolingian Lothair I 795 29 September 855 NaN
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3 NaN Carolingian Louis II 825 12 August 875 NaN
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4 NaN Carolingian Charles II 13 June 823 6 October 877 NaN
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Election 2 Coronation 1 Coronation 2 Ceased to be Emperor
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0 NaN 25 December 800 NaN 28 January 814
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1 NaN 11 September 813 5 October 816 20 June 840
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2 NaN 5 April 823 NaN 29 September 855
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3 NaN Easter 850 18 May 872 12 August 875
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4 NaN 29 December 875 NaN 6 October 877
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Descent from whom 1 Descent how 1 Descent from whom 2 Descent how 2
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0 NaN NaN NaN NaN
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1 Charles I son NaN NaN
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2 Louis I son NaN NaN
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3 Lothair I son NaN NaN
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4 Louis I son NaN NaN
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"""
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# limpiar las columnas de Nacimiento y Muerte
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import re # módulo para expresiones regulares
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rx = re.compile(r'\d+$') # coincidencia de últimos dígitos
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""" Esta función aplica una expresión regular a una columna de entrada (Birth,
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Death), nivela la lista resultante, la convierte en un objeto Series, y
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finalmente convierte el tipo del objeto Series de string a entero. Para
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más información sobre que hace cada parte del código, ver:
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- https://docs.python.org/2/howto/regex.html
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- http://stackoverflow.com/questions/11860476/how-to-unlist-a-python-list
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- http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.html
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"""
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def extractYear(v):
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return(pd.Series(reduce(lambda x,y: x+y,map(rx.findall,v),[])).astype(int))
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hre["BirthY"] = extractYear(hre.Birth)
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hre["DeathY"] = extractYear(hre.Death)
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# hacer una columna decir la edad estimada
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hre["EstAge"] = hre.DeathY.astype(int) - hre.BirthY.astype(int)
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# gráfica de dispersión simple, sin línea de tendencia, el color representa dinastía
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sns.lmplot("BirthY", "EstAge", data=hre, hue="Dynasty", fit_reg=False);
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# usa scipy para hacer regresiones lineales
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from scipy import stats
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(slope,intercept,rval,pval,stderr)=stats.linregress(hre.BirthY,hre.EstAge)
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# código fuente: http://wiki.scipy.org/Cookbook/LinearRegression
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# verifica la pendiente (slope)
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slope # 0.0057672618839073328
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# verifica el valor R^2 :
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rval**2 # 0.020363950027333586
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# verifica el valor p
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pval # 0.34971812581498452
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# usa seaborn para hacer un gráfico de dispersión y dibujar una regresión lineal
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# de la tendencia
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sns.lmplot("BirthY", "EstAge", data=hre);
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""" Para más información sobre seaborn, ver
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- http://web.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/
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- https://github.com/mwaskom/seaborn
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Para más información sobre SciPy, ver
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- http://wiki.scipy.org/SciPy
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- http://wiki.scipy.org/Cookbook/
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Para ver una versión del análisis de los Emperadores Romanos usando R, ver
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- http://github.com/e99n09/R-notes/blob/master/holy_roman_emperors_dates.R
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"""
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```
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Si quieres aprender más, obtén _Python for Data Analysis_ por Wes McKinney. Es un extraordinario recurso usado como referencia para escribir este tutorial.
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También puedes encontrar gran cantidad de tutoriales interactivos de IPython en temas específicos a tus intereses, como Pilon de Cam Davidson <a href="http://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/" Title="Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers">Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers</a>.
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Ver más módulos para investigar:
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- análisis de texto y procesamiento natural del lenguaje: nltk, http://www.nltk.org
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|
- análisis de redes sociales: igraph, http://igraph.org/python/
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