Referencia

Última actualización: 2025-02-28 | Mejora esta página

Referencia

Ejecutar y Salir

Los ficheros Python tienen la extensión .py.
Puede escribirse en un fichero de texto o en un Jupyter Notebook.
- Los cuadernos Jupyter tienen la extensión .ipynb
- Los cuadernos Jupyter se pueden abrir desde Anaconda o a través de la línea de comandos introduciendo $ jupyter notebook
  - Markdown y HTML están permitidos en las celdas markdown para documentar código.

Variables y Asignación

Las variables se almacenan utilizando =.
- Las cadenas se definen entre comillas '...'.
- Los números enteros y de coma flotante se definen sin comillas.
Las variables pueden contener letras, dígitos y guiones bajos _.
- No puede empezar por un dígito.
- Se deben evitar las variables que empiecen por guión bajo.
Utilice print(...) para mostrar los valores como texto.
Puede usar indexación en cadenas.
- La indexación comienza en 0.
- La posición se indica entre corchetes [position] a continuación del nombre de la variable.
- Toma un trozo usando [start:stop]. Esto hace una copia de parte de la cadena original.
  - start es el índice del primer elemento.
  - stop es el índice del elemento después del último elemento deseado.
Utilice len(...) para encontrar la longitud de una variable o cadena.

Tipos de datos y conversión de tipos

Cada valor tiene un tipo. Esto controla lo que se puede hacer con él.
- int representa un entero
- float representa un número en coma flotante.
- str representa una cadena.
Para determinar el tipo de una variable, utilice la función incorporada type(...), incluyendo el nombre de la variable entre paréntesis.
Modificación de cadenas:
- Usa + para concatenar cadenas.
- Usa * para repetir una cadena.
- Los números y las cadenas no pueden sumarse entre sí.
  - Convierte cadena a entero: int(...).
  - Convierte entero a cadena: str(...).

Funciones incorporadas y ayuda

Para añadir un comentario, coloque # antes de lo que no desea que se ejecute.
Funciones incorporadas de uso común:
- min() encuentra el valor más pequeño.
- max() encuentra el valor más grande.
- round() redondea un número en coma flotante.
- help() muestra la documentación de la función entre paréntesis.
  - Otras formas de obtener ayuda incluyen mantener pulsado shift y pulsar tab en Jupyter Notebooks.

Bibliotecas

Importación de una librería:
- Usa import ... para cargar una librería.
- Se refiere a esta librería usando module_name.thing_name.
  - . indica ‘parte de’.
Para importar un elemento específico de una biblioteca: from ... import ...
Para importar una librería usando un alias: import ... as ...
Importación de la librería matemática: import math
- Ejemplo de referencia a un elemento con el nombre del módulo: math.cos(math.pi).
Importación de la librería de ploteo como alias: import matplotlib as mpl

Lectura de datos tabulares en DataFrames

Utiliza la librería pandas para hacer estadísticas sobre datos tabulares. Cargar con import pandas as pd.
- Para leer en un csv: pd.read_csv(), incluyendo el nombre de la ruta entre paréntesis.
  - Para especificar que los valores de una columna deben usarse como encabezados de fila: pd.read_csv('path', index_col='column name'), donde ruta y nombre de columna deben sustituirse por los valores correspondientes.
Para obtener más información sobre un DataFrame, utilice DataFrame.info, sustituyendo DataFrame por el nombre de la variable de su DataFrame.
Utilice DataFrame.columns para ver los nombres de las columnas.
Usa DataFrame.T para transponer un DataFrame.
Utilice DataFrame.describe para obtener estadísticas de resumen sobre sus datos.

Pandas DataFrames

Seleccionar datos usando [i,j]
- Para seleccionar por posición de entrada: DataFrame.iloc[..., ...]
  - Incluye todo excepto el índice final.
- Para seleccionar por etiqueta de entrada: DataFrame.loc[..., ...]
  - Puede seleccionar múltiples filas o columnas listando etiquetas.
  - Esto incluye ambos extremos.
- Utilice : para seleccionar todas las filas o columnas.
También puede seleccionar datos basados en valores usando True y False. Se trata de una máscara booleana.
- mask = subset > 10000
- Podemos usar esto para seleccionar valores.
Para usar una operación select-apply-combine usamos data.apply(lambda x: x > x.mean()) donde mean() puede ser cualquier operación que el usuario quiera que se aplique a x.

Plotting

La librería de ploteo más utilizada es matplotlib.
- Normalmente se importa usando import matplotlib.pyplot as plt.
- Para representar gráficamente utilizamos el comando plt.plot(time, position).
- Para crear una leyenda utilice plt.legend(['label1', 'label2'], loc='upper left')
  - También puede definir etiquetas dentro de las sentencias de trazado utilizando plt.plot(time, position, label='label'). Para que aparezca la leyenda, utilice plt.legend()
- Para etiquetar los ejes x e y se utilizan plt.xlabel('label') y plt.ylabel('label').
Los DataFrames de Pandas se pueden usar para trazar usando DataFrame.plot(). Cualquier operación que se pueda utilizar en un DataFrame se puede aplicar al trazar.
- Para trazar un gráfico de barras data.plot(kind='bar')

PYTHON

import matplotlib.puplot as plot
plt.plot(time, position, label='label')
plt.xlabel('x axis label')
plt.ylabel('y axis label')
plt.legend()

Listas

Definidas dentro de [...] y separadas por ,.
- Se puede crear una lista vacía utilizando [].
Puede usar len(...) para determinar cuántos valores hay en una lista.
Se puede indexar igual que en lecciones anteriores.
- La indexación se puede utilizar para reasignar valores list_name[0] = newvalue.
Para añadir un elemento a una lista utilice list_name.append(), con el elemento a añadir entre paréntesis.
Para combinar dos listas utilice list_name_1.extend(list_name_2).
Para eliminar un elemento de una lista utilice del list_name[index].

Bucles For

Comienza un bucle for con for number in [1, 2, 3]:, con las siguientes líneas sangradas.
- [1, 2, 3] se considera la colección.
- number es la variable de bucle.
- La acción que sigue a la colección es el cuerpo.
Para iterar sobre una secuencia de números usa range(start, end)

PYTHON

for number in range(0,5):
    print(number)

Condicionales

Definida de forma similar a un bucle, utilizando if variable conditional value:.
- Por ejemplo, if variable > 5:.
Utilice elif: para pruebas adicionales.
Utilice else: para cuando la sentencia if no sea verdadera.
Puede combinar más de una condicional usando and o or.
A menudo se utiliza en combinación con bucles for.
Condiciones que se pueden utilizar:
- == igual a.
- >= mayor o igual que.
- <= menor o igual que.
- > mayor que.
- < menor que.

PYTHON

for m in [3, 6, 7, 2, 8]:
    if m > 5:
        print(m, 'is large')
    elif m == 5:
        print(m, 'is 5')
    else:
        print(m, 'is small')

Looping Over Data Sets

Utiliza un bucle for: for filename in [file1, file2]:
Para encontrar un conjunto de ficheros usando un patrón use glob.glob
- Debe importarse primero usando import glob.
- * indica “coincide con cero o más caracteres”
- ? indica “coincide exactamente con un carácter”
  - Por ejemplo: glob.glob(*.txt) encontrará todos los ficheros que terminen en .txt en el directorio actual.
Combínalas escribiendo un bucle usando: for filename in glob.glob(*.txt):

PYTHON

for filename in glob.glob(*.txt):
  data = pd.read_csv(filename)

Funciones de escritura

Define una función usando def function_name(parameters):. Sustituya parameters por las variables a utilizar cuando se ejecute la función.
Se ejecuta usando function_name(parameters).
Para devolver un resultado a la persona que llama utiliza return ... en la función.

PYTHON

def add_numbers(a, b):
    result = a + b
    return result

add_numbers(1, 4)

Ámbito de la variable

Una variable local se define en una función y sólo puede verse y usarse dentro de esa función.
Una variable global se define fuera de una función y se puede ver o utilizar en cualquier lugar después de su definición.

Estilo de Programación

Documenta tu código.
Utilice nombres de variables claros y significativos.
Sigue la guía de estilo PEP8 cuando configures tu código.
Utiliza aserciones para comprobar errores internos.
Utiliza docstrings para proporcionar ayuda.

Glosario

Argumentos : Valores que se pasan a las funciones.

Matriz : Un contenedor que contiene elementos del mismo tipo.

Booleano : Un objeto compuesto por True y False. xYZ.1

DataFrame : La forma en que Pandas representa una tabla; una colección de series.

Elemento : Elemento de una lista o matriz. Para una cadena, son los caracteres individuales.

Función : Un bloque de código que puede ser llamado y reutilizado en otro lugar.

Variable global : Una variable definida fuera de una función que puede ser usada en cualquier lugar.

Índice : La posición de un elemento dado.

Jupyter Notebook : Entorno de codificación interactivo que permite una combinación de código y markdown.

Biblioteca : Una colección de ficheros que contienen funciones usadas por otros programas.

Variable Local : Una variable definida dentro de una función que sólo puede ser usada dentro de esa función.

Máscara : Un objeto booleano utilizado para seleccionar datos de otro objeto.

Método : Una acción ligada a un objeto en particular. Se llama utilizando object.method. xYZ.1:: MÉTODO

Módulos : Los archivos de una biblioteca que contienen funciones utilizadas por otros programas.

Parámetros : Variables utilizadas al ejecutar una función.

Serie : Una estructura de datos Pandas para representar una columna.

Subcadena : Parte de una cadena.

Variables : Nombres de valores.