Creación de entornos en Anaconda

Los entornos virtuales son espacios independientes a tu instalación local, cuya función es “empaquetar” de forma independiente los diferentes recursos y librerías. Gracias a este recurso podemos tener distintos entornos virtuales con diferentes versiones de Python y de las librerías usadas. Así, por ejemplo, podemos tener un entorno con Python 3.8 y tensorflow que nos sirve […]

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Eliminación de columnas de un dataframe en R en función del porcentaje de NULLS que contengan

El análisis y limpieza de registros NaNs (aka NULLS) es una tarea común antes de comenzar a trabajar con un conjunto de datos. Eliminar filas que contienen algún hueco es una acción inmediata con la función na.omit(). Pero muchas veces es conveniente realizar un análisis/limpieza de valores NaNs (o NULLS) por columnas en lugar de […]

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Persistencia de modelos en Python: cómo guardar tu modelo entrenado de Machine Learning

Entrenar un modelo de Machine Learning es un proceso muchas veces lento, por lo que no tiene sentido volver a entrenar el modelo cada vez que lo necesitemos en el futuro. Por suerte, una herramienta de SciKit Learn nos permite guardar nuestro modelo ya entrenado para utilizarlo cuando lo necesitemos. Vamos allá: 1. Guardar el […]

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Discretización de un Pandas dataframe en Python manteniendo el nombre de las columnas

Discretizar datos quiere decir convertir variables que son continuas en variables agrupadas por intervalos. Por ejemplo, podemos discretizar un listado que contiene la edad de ciertas personas, que de forma continua podrían tener un valor entre 0 y 90, en variables discretas de (por ejemplo) 5 intervalos de diferentes edades: infantes, niños, jóvenes, adultos y […]

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