Guías de Python

Esta página enumera todos los tutoriales de Python disponibles sobre Statología.

Estadísticas descriptivas
Cómo calcular las puntuaciones Z en Python
Cómo calcular la correlación en Python
Cómo calcular la correlación de rango de Spearman en Python
Cómo calcular la correlación parcial en Python
Cómo calcular la correlación cruzada en Python
Cómo calcular la correlación punto-biserial en Python
Cómo calcular Coeficiente de correlación intraclase en Python
Cómo crear una matriz de correlación en Python
Cómo crear una matriz de covarianza en Python
Cómo crear tablas dinámicas en Python
Cómo eliminar valores atípicos en Python
Cómo calcular la distancia de Levenshtein en Python
Cómo calcular la distancia de Mahalanobis en Python
Cómo Calcular la distancia de Manhattan en Python
Cómo calcular la distancia de Hamming en Python
Intervalos de frecuencia iguales en Python
Cómo calcular la similitud de Jaccard en Python
Cómo crear tablas de frecuencia en Python
Cómo calcular la frecuencia relativa en Python
Cómo crear una tabla de contingencia en Python
Cómo calcular el rango intercuartil en Python
Cómo calcular el error estándar de la media en Python
Cómo calcular la asimetría y la curtosis en Python
Cómo calcular la similitud del coseno en Python
Cómo calcular la distancia euclidiana en Python
Cómo calcular los percentiles en Python
Cómo calcular los deciles en Python
Cómo realizar un cuadro- Transformación de Cox en Python
Cómo calcular la V de Cramer en Python
Cómo calcular el coeficiente de variación en Python

Visualizaciones de datos
Cómo crear un gráfico de ojiva en Python
Cómo hacer una curva de campana en Python
Cómo crear mapas de calor en Python
Cómo crear un diagrama de tallo y hojas en Python
Cómo crear una pirámide de población en Python
Cómo crear un gráfico suave Gráfico de Altman en Python
Cómo agregar barras de error a gráficos en Python
Cómo trazar una curva ROC en Python Cómo crear un gráfico de
registro-registro en Python
Ajuste de curvas en Python
Cómo crear un gráfico de dispersión con una línea de regresión en Python

Distribuciones de probabilidad
Cómo usar la distribución binomial en Python
Cómo generar una distribución normal en Python
Cómo encontrar el valor crítico F en Python
Cómo encontrar el valor crítico T en Python
Cómo encontrar el valor crítico Z en Python
Cómo encontrar el Chi -Valor crítico cuadrado en Python
Cómo encontrar un valor P a partir de una puntuación t en Python
Cómo encontrar un valor P a partir de una puntuación Z en Python
Cómo trazar una distribución normal en Python
Cómo trazar una distribución chi-cuadrado en Python

Métodos de muestreo Muestreo
estratificado en pandas
Muestreo de conglomerados en pandas
Muestreo sistemático en pandas

Pruebas de hipótesis
Cómo realizar una prueba T de una muestra en Python
Cómo realizar una prueba T de dos muestras en Python
Cómo realizar la prueba t de Welch en Python
Cómo realizar una prueba Z de una proporción en Python
Cómo realizar una prueba T de Mann- Prueba U de Whitney en Python
Cómo realizar una prueba T de muestras emparejadas en Python
Cómo realizar una prueba de rango con signo de Wilcoxon en Python
Cómo realizar la prueba de Levene en Python
Cómo realizar una prueba de Brown-Forsythe en Python
Cómo realizar una F- Prueba en Python
Cómo realizar una prueba binomial en Python Cómo realizar una prueba de
Grubbs en Python
Cómo realizar una prueba de Shapiro-Wilk en Python
Cómo realizar una prueba de Kolmogorov-Smirnov en Python
Cómo realizar pruebas de ejecución en Python
Cómo realizar pruebas de normalidad multivariante en Python
Cómo realizar una prueba de Ljung-Box en Python
Cómo realizar una prueba de tendencia de Mann-Kendall en Python

Intervalos de confianza
Cómo calcular intervalos de confianza en Python
Cómo trazar un intervalo de confianza en Python

Regresión
Cómo realizar una regresión lineal en Python
Cómo realizar una regresión cuadrática en Python
Cómo realizar una regresión polinomial en Python
Cómo realizar una regresión cuantil en Python
Cómo realizar una regresión exponencial en Python
Cómo realizar una regresión logarítmica en Python
Cómo crear un gráfico QQ en Python
Cómo realizar una prueba Breusch-Pagan en Python
Cómo realizar una prueba Breusch-Godfrey en Python
Cómo calcular VIF en Python
Cómo realizar una prueba Jarque-Bera en Python
Cómo crear una gráfica residual en Python
Cómo realizar una Durbin -Prueba de Watson en Python
Cómo realizar una prueba de Anderson-Darling en Python
Cómo calcular el R-cuadrado ajustado en Python
Cómo calcular los residuos estudentizados en Python
Cómo calcular los residuos estandarizados en Python
Cómo calcular la distancia de Cook en Python
Cómo calcular la suma residual de cuadrados en Python

ANOVA
Cómo realizar un ANOVA unidireccional en Python
Cómo realizar un ANOVA bidireccional en Python
Cómo realizar un ANOVA de medidas repetidas en Python
Cómo realizar una prueba de Kruskal-Wallis en Python
Cómo realizar la prueba de Friedman en Python
Cómo Realizar un ANCOVA en Python
Cómo realizar el ANOVA de Welch en Python
Cómo realizar la prueba de Dunn en Python
Cómo realizar la prueba de Nemenyi en Python
Cómo realizar la prueba de Bartlett en Python
Cómo realizar la prueba de Tukey en Python

Pruebas de chi-cuadrado
Cómo realizar la prueba de McNemar en Python
Cómo realizar la prueba exacta de Fisher en Python
Cómo realizar una prueba de bondad de ajuste de chi-cuadrado en Python
Cómo realizar una prueba de chi-cuadrado de independencia en Python

Serie temporal
Cómo calcular MAPE en Python
Cómo calcular SMAPE en Python
Cómo calcular RMSE en Python
Cómo calcular el error cuadrático medio (MSE) en Python
Cómo calcular la desviación absoluta media en Python
Cómo calcular el error absoluto medio en Python
Cómo calcular Medias móviles en Python
Cómo calcular una media móvil exponencial en Python
Cómo calcular la autocorrelación en Python
Cómo calcular la correlación móvil en Python Cómo calcular una media móvil
en Pandas

Operaciones de Python
Cómo reemplazar valores en una lista en Python
Cómo comprimir dos listas en Python
Cómo concatenar matrices en Python
Cómo realizar una función CONTAR.SI en Python


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pandas

pandas  es una biblioteca de análisis de datos construida sobre el lenguaje de programación Python. Los siguientes tutoriales explican cómo utilizar varias funciones dentro de esta biblioteca.

Entrada / Salida
Cómo leer archivos CSV con Pandas
Cómo leer archivos JSON con Pandas
Cómo leer archivos de Excel con Pandas
Cómo leer archivos de texto con Pandas
Cómo combinar varias hojas de Excel en Pandas
Cómo exportar un DataFrame de Pandas a Excel
Cómo escribir Pandas DataFrames a varias hojas de Excel

Funciones generales
Cómo apilar varios marcos de datos de Pandas
Cómo fusionar dos marcos de datos de Pandas en el índice
Cómo fusionar marcos de datos de Pandas en varias columnas
Cómo cambiar el nombre de las columnas en Pandas
Cómo encontrar valores únicos en varias columnas en Pandas
Cómo contar los valores perdidos en un Marco de datos de Pandas
Cómo Convertir fecha y hora en fecha en Pandas
Cómo convertir la marca de tiempo en fecha y hora en Pandas
Cómo filtrar las filas de Pandas DataFrame por fecha
Cómo filtrar un Pandas DataFrame por valores de columna
Cómo ordenar un Pandas DataFrame por fecha
Cómo ordenar un Pandas DataFrame por nombre de columna
Cómo ordenar un DataFrame de Pandas por índice y columna
Cómo obtener números de fila en un DataFrame de Pandas
Cómo crear un DataFrame de Pandas a partir de una matriz NumPy
Cómo seleccionar filas por índice en un DataFrame de Pandas
Cómo hacer un diagrama de dispersión a partir de un DataFrame de Pandas
Cómo llenar los valores NA para múltiples columnas en Pandas
Cómo comparar dos columnas en Pandas
Cómo calcular la correlación Entre dos columnas en pandas
Cómo trazar varias series a partir de un marco de datos de
Pandas Pandas: cómo trazar varias columnas en un gráfico de barras
Pandas: cómo encontrar la diferencia entre dos filas
Pandas: cómo encontrar la diferencia entre dos columnas

Funciones de DataFrame
Cómo calcular la suma de columnas en Pandas
Cómo calcular la media de columnas en Pandas
Cómo encontrar el valor máximo de columnas en Pandas
Cómo calcular un promedio ponderado en Pandas
Cómo comparar dos DataFrames en Pandas
Cómo ordenar valores en un DataFrame de Pandas
Cómo convertir columnas de DataFrame de Pandas en cadenas
Cómo reemplazar valores NaN con ceros en un DataFrame de Pandas
Cómo reemplazar valores en un DataFrame de Pandas
Cómo convertir un DataFrame de Pandas a JSON
Cómo soltar filas con valores de NaN en Pandas
Cómo filtrar un DataFrame de Pandas en múltiples condiciones
Cómo insertar una columna en un DataFrame de Pandas
Cómo convertir un diccionario a un DataFrame en Pandas
Cómo crear una nueva columna basada en una condición en Pandas
Cómo agregar una columna vacía a un Pandas DataFrame
Cómo convertir cadenas a flotantes en Pandas
Cómo convertir un DataFrame a una lista en Pandas
Cómo convertir una lista en un DataFrame en Python
Cómo convertir una lista en una fila de DataFrame en Python
Cómo convertir columnas a DateTime en Pandas
Cómo encontrar la suma de filas en un DataFrame de Pandas
Cómo agrupar variables en Python usando numpy.digitize ()
Cómo normalizar columnas en un DataFrame de Pandas
Cómo soltar la columna de índice en Pandas
Cómo agregar una matriz Numpy a un DataFrame de Pandas
Cómo contar observaciones por grupo en Pandas
Cómo encontrar el valor máximo por grupo en Pandas
Cómo soltar filas duplicadas en un marco de datos de
Pandas Pandas: seleccionar filas donde aparece el valor en cualquier columna
Pandas: cómo agrupar y agregar por múltiples columnas
Pandas: cómo encontrar valores únicos en una columna
Pandas : Cómo eliminar filas que contienen una cadena específica


Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos construida sobre el lenguaje de programación Python. Los siguientes tutoriales explican cómo utilizar varias funciones dentro de esta biblioteca.

Matplotlib: Cómo colorear un diagrama de dispersión por valor
Matplotlib: Cómo crear diagramas de caja por grupo
Cómo trazar varias líneas en Matplotlib
Cómo trazar una serie de tiempo en Matplotlib
Cómo cambiar el tamaño de fuente en un diagrama de Matplotlib
Cómo crear un diagrama de contorno en Matplotlib
Cómo eliminar marcas de los gráficos de Matplotlib
Cómo crear gráficos de Matplotlib con escalas logarítmicas
Cómo mostrar líneas de cuadrícula en gráficos de Matplotlib Cómo colocar
la leyenda fuera de un gráfico de Matplotlib
Cómo trazar una curva suave en Matplotlib
Cómo crear gráficos de barras apiladas en Matplotlib
Cómo ajustar la posición de una barra de colores
de Matplotlib Cómo anotar diagramas de dispersión de Matplotlib
Cómo ajustar el espacio entre las subtramas de Matplotlib
Cómo crear un gráfico de la aljaba en Matplotlib
Cómo ajustar Tamaño de marcador en Matplotlib
cómo trazar círculos en Matplotlib
cómo cambiar el color de fondo en Matplotlib
cómo rellenar las áreas entre líneas en Matplotlib
cómo dibujar rectángulos en Matplotlib
cómo dibujar flechas en Matplotlib
cómo ajustar el grosor de línea en Matplotlib
Cómo establecer la relación de aspecto en Matplotlib
Cómo agregar texto a los gráficos de Matplotlib
Cómo cambiar el tamaño de fuente de la leyenda en Matplotlib
Cómo crear una tabla con Matplotlib


Seaborn

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos construida sobre matplotlib. Los siguientes tutoriales explican cómo utilizar varias funciones dentro de esta biblioteca.

Cómo hacer mapas de calor con Seaborn
Cómo hacer gráficos de barras con Seaborn
Cómo crear un
gráfico de pares en Seaborn Cómo ajustar el tamaño de la figura de un gráfico de Seaborn
Cómo cambiar las etiquetas de los ejes en un gráfico de Seaborn
Cómo cambiar la posición de una leyenda en Seaborn
Cómo cambiar el tamaño de fuente de la leyenda en una parcela de Seaborn
Cómo colocar una leyenda fuera de una parcela de Seaborn
Cómo agregar un título a las parcelas de Seaborn

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