+ Índices jerárquicos |Selección por niveles|Pandas | Python

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Si te interesa el béisbol y además estás practicando el manejo de datos con Pandas, este vídeo ¡Te va interesar! Aquí estamos utilizando datos de las grandes ligas, para mostrarte una introducción muy sencilla a los índices jerárquicos y cómo puedes hacer selecciones por niveles, esto te permitirá visualizar los datos, de una forma más sencilla y rápida.
Aquí te mostramos una introducción muy sencilla, paso a paso, que te puede ser de utilidad para comenzar a utilizar esta función que seguro te ahorrará muchas horas de trabajo.

????Esperamos que este vídeo te sea de utilidad, no olvides dejarnos en que utilizarás o cómo aplicarás las funciones de este vídeo, nos dará mucho gusto saludarte.
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???? Checa la sección de comunidad de nuestro canal:
https://www.youtube.com/channel/UCvJpU1VFBMX3rPdCYt10QZw/community
???? Programa Python en línea, sin instalar software con Google
https://colab.research.google.com
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????+???? Revisa las versiones de Python y Pandas con las siguientes líneas:
!python—version
import pandas as pd
Pd.__version__
import numpy as np
np.__version__
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????️ Links y datos que utilizamos en el vídeo:
Archivo CSV:
url=‘https://query.data.world/s/7l5gebmayds5q2rlq7dkvzsa6zx7qa’
df=pd.read_csv(url)
Fuente original:
https://data.world/dataquest/mlb-game-logs/workspace/file?filename=game_logs.csv
Abreviaturas de los equipos:
https://legacy.baseballprospectus.com/sortable/extras/team_codes.php?this_year=2015
Abreviaturas para el manejo de los datos de fechas en Pandas:
https://docs.python.org/3.7/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior
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???? Soluciones a la trivia
¿Cuál es el mayor número de asistentes a un juego?
df[‘attendance’].describe()
¿Quién ha ganado más juegos, los visitantes o los locales?
df[[‘h_score’,‘v_score’]].describe()
¿Quién ha anotado más homeruns, los visitantes o los locales?
df.loc[df[[‘v_homeruns’,‘h_homeruns’]].max()]
¿Cuáles son los días en los que ganan más como locales?
df2 = df[df[‘h_score’] mayor df[‘v_score’]]
df2[‘day_of_week’].value_counts()
¿Cuál es el mayor número de carreras que se han anotado en un juego?
df[[‘h_score’,‘v_score’]].max()
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⏰ Por si tienes prisa, aquí te dejamos el minuto a minuto del vídeo:
00:00 Introducción a los datos
01:24 Versiones de Python y Pandas
02:24 Creación y revisión de columnas del dataframe
04:10 Trivia de la base de datos
05:30 Convertir a datos de fecha
08:03 Convertir la columna de minutos a horas
11:45 Crear la columna para entradas (Innings)
16:01 Entradas parte alta | parte baja (divmod)
18:31 Selección de columnas del dataframe
22:59 Creación del índice jerárquico (.set_index)
27:30 Secciones cruzadas (.xs)
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????️ Algunas líneas de código para copiar y pegar:
df[‘Termino’] = np.where(divmod(df[‘length_outs’],6)[1] == 0, df[‘Entradas’].astype(str)+’ Baja’,df[‘Entradas’].astype(str)+’ Alta’)
columnas = [‘year’,‘day_of_week’,‘Horas’,‘Entradas’,‘day_night’,‘attendance’,‘length_minutes’,‘length_outs’,‘v_name’,‘h_name’,‘Termino’,‘h_score’,‘v_score’,‘v_homeruns’,‘h_homeruns’,‘v_pitchers_used’,‘h_pitchers_used’]
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????Otros vídeos que pueden ser de utilidad:
✔Lista de reproducción de Machine Learning
https://www.youtube.com/watch?v=-qYljhR4hsc&list=PLgHCr
ivozIb2NBVVL0Scs_nIGRUb9dW5U
✔Lista de reproducción de Pandas
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgHCrivozIb0ULMKfJVV-rFdRG2OeEgfq
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????Imagen de fondo en el Thumbnail:
Imagen de Keith Johnston en Pixabay
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???? Hashtags
#Pandas #Python #PandasenEspañol #Baseball