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Python. Datos estadisticos (media, moda, etc)

Obteniendo valores #estadisticos basicos de una serie de datos usando #Python.
Obtenemos #media, #moda, #mediana, percentil, #varianza y mostramos grafica con los #datos.
Estos datos son basicos para analisis estadistico.

# -*-coding:utf-8 -*-

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
velocidad=[99,25,32,35,64,84,78,91,84,82,74,120,111,114,84,99,95,76,32,140,132,118,155,95]
media=np.mean(velocidad)
mediana=np.median(velocidad)
moda=stats.mode(velocidad)
desviacionEstandar=np.std(velocidad)
varianza=np.var(velocidad)
percentil=np.percentile(velocidad,25)
print(“Los datos obtenidos son: “)
print(“La media de los datos es : “,media)
print(“La moda de los datos es : “,moda)
print(“La mediana de los datos es : “,mediana)
print(“La desviacion de los datos es : “,desviacionEstandar)
print(“La varianza de los datos es : “,varianza)
print(“El percentil de los datos es : “,percentil)
plt.hist(velocidad,7)
plt.show()

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Python. Graficas con Matplotlib

Introduccion a las graficas con Python, usando la libreria matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt

x=(4,8,13,15,23,24)
y=(50,62,84,80,35,43)
plt.plot(x,y,’b-.’)
plt.ylabel(‘Etiqueta Y’)
plt.xlabel(‘Etiqueta X’)
plt.axis([5,30,50,100])
plt.title(‘Mi grafica’)

#plt.scatter(x,y)
plt.show()

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Android – SharedPreferences

Grabar datos con Android usando SharedPreferences, mediante clave valor.
Creamos dos metodos, para grabar y mostrar los datos en los EditText.

 

package com.example.ejemplosharedpreferences;

import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;

import android.content.Context;
import android.content.DialogInterface;
import android.content.SharedPreferences;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.widget.Button;
import android.widget.EditText;
import android.widget.TextView;
import android.widget.Toast;

public class MainActivity extends AppCompatActivity implements View.OnClickListener{
    EditText et1,et2;
    Button btnGrabar,btnMostrar;
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        et1=(EditText) findViewById(R.id.et1);
        et2=(EditText) findViewById(R.id.et2);
        btnGrabar=(Button)findViewById(R.id.btnGrabar);
        btnMostrar=(Button)findViewById(R.id.btnMostrar);
        btnMostrar.setOnClickListener(this);
        btnGrabar.setOnClickListener(this);
    }
    @Override
    public void onClick(View view) {
        switch (view.getId()){
            case R.id.btnGrabar:
                grabar();
                break;
            case R.id.btnMostrar:
                mostrar();
                break;
        }
    }

    private void grabar() {
        SharedPreferences pref=getSharedPreferences("datos",Context.MODE_PRIVATE);
        SharedPreferences.Editor edit = pref.edit();
        edit.putString("nombre",et1.getText().toString());
        edit.putString("apellidos",et2.getText().toString());
        edit.commit();
        Toast.makeText(this,"Datos guardados",Toast.LENGTH_SHORT).show();
    }
    private void mostrar(){
        SharedPreferences pref=getSharedPreferences("datos",Context.MODE_PRIVATE);
        et1.setText(pref.getString("nombre","vacio"));
        et2.setText(pref.getString("apellidos","vacio"));

    }
}
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93 Python. Aplicacion Cajas, ampliacion

Como continuacion del video anterior de creacion de una aplicacion sencilla para guardar datos de las cajas, en el siguiente video se amplia dicha aplicacion, dotandola de una consulta a la base de datos para obtener las ventas entre dos fechas indicadas.

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90 Python. Pandas

Introduccion a la libreria Pandas de Python, con la que manejaremos estructuras de datos que utilizaremos para analisis.

import pandas as pd
columnas=[‘Nombre’,’Edad’,’Codigo’]

indice01=[‘Jose’,’Lucia’,’Mar’]

indice02=[‘Juan’,’Eva’,’Maria’]

datos01=pd.DataFrame([[‘Jose’,47,1273],[‘Lucia’,40,2363],[‘Mar’,44,2834]],index=indice01,columns=columnas)

datos02=pd.DataFrame([[‘Juan’,57,1273],[‘Eva’,None,2363],[‘Maria’,24,2834]],index=indice02,columns=columnas)

print(datos01)

print(datos02)

datos=pd.concat([datos01,datos02])

print(datos)

datos=datos.drop(‘Nombre’,axis=1)

print(datos)

print(datos.index)print(datos.columns)

print(datos.head(2))

print(datos.tail(2))

print(datos.describe())

print(datos.info())

print(datos.isna())

print(datos[‘Edad’])

print(datos01.drop(‘Codigo’,axis=1))

print(datos01.drop(‘Nombre’,axis=1))

print(datos01.head())

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80 Python. WebScraping

Iniciacion a webscraping, obteniendo datos de una web usando Python.

Puedes acceder a la web de pruebas en este enlace.
Es aconsejable tener una base de html, puedes consultar una introduccion aqui

El codigo python disponible en github.

from urllib.request import urlopen
from urllib.error import HTTPError
from urllib.error import URLError
from bs4 import BeautifulSoup

try: 
    html = urlopen(“https://ticoticotaa.es/ejemplowebscraping.php”)
except HTTPError as e:
    print(e)
except URLError:
    print(“Servidor caido o dominio incorrecto”)
else:
    resultado = BeautifulSoup(html.read(),”html5lib”)
    #print(resultado.title)
    articulo = resultado.findAll(“div”,{“class”:[“articulo”]})
    #print(articulo)
    descripcion=resultado.findAll(“div”,{“class”:[“descripcion”]})
    precio=resultado.findAll(“div”,{“class”:[“precio”]})
    descripcionLista=[]
    precioLista=[]
    for desc in descripcion:
        descripcionLista.append(desc.getText().strip())
    print(descripcionLista)
    for prec in precio:
        precioLista.append(prec.getText().strip())
    print(precioLista)
    for i in range(len(descripcionLista)):
        if int(precioLista[i])<150:
            print(descripcionLista[i]+’ : ‘+precioLista[i]+’ €’)
            print(‘ *** esta por debajo de 150 € *** ‘)
        else:
            print(descripcionLista[i]+’ : ‘+precioLista[i]+’ €’)  



   

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