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--- wiki2:jupyter [2018/12/23 15:59]
alfred [Reshaping]
+++ wiki2:jupyter [2020/05/09 09:25] (actual)
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 </code>
-Para agrupar una columna por intervalos de, por ejemplo días, y luego contarlos usaríamos: ''data['columns'].resample('D').count()''
+Para agrupar una columna por intervalos de, por ejemplo días, y luego contarlos usaríamos: ''data['columns'].resample('D').count()''. Con 'h' seria para horas.
 ==== Panda data structures ====
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 ''count'' and ''sum'' are other userful functions.
+''crimes = cirmes.set_index(['primary'], append=True)'' añade la columna primary al indice. Es decir añade un level al indice.
 ==== Reshaping ====
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+Añadir una columna (occourences) con valores de 1: ''crimes['occourences'] = np.ones(len(crimes))''. Ahora podrías crear un índice quitándote los repetidos con: ''crimes.occourences.groupby(level=(0, 1)).sum()''
+''fillna(0)''  method llena los valores que son NaN con 0.
+Consultar: ''crimes_by_type.loc[:, ['THEFT', 'HOMICIDE']]['2016']''. Mostrará los crímenes theft y homicidio en 2016. Para quitar ruido (porque estarán puestos por hora) los ponemos por día: ''crimes_by_type.loc[:, ['THEFT', 'HOMICIDE']]['2016'].ersample('D').sum().plot()''
+===== ipywidgets =====
+https://ipywidgets.readthedocs.io
+[[https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20List.html|List of widges]]
+Are for creating dynamic notebooks.
+<code>
+from ipywidgets import interact
+@interact(crime_type = crimetype.columns)
+def plot_cart(crime_type):
+  crime_by_type.loc[:, crime_type]...
+</code>
 ===== Jupyter Notebooks ─ Special cases =====

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