Skip to content
This repository has been archived by the owner on Dec 24, 2022. It is now read-only.

akielbowicz/pandas-altair_2018

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

9 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Basta de loops, hagamos exploración de datos con Pandas y Altair.

Taller a realizarse durante la PyConAr2018

Los contenidos del taller los voy a subir la noche previa al taller. Pero para que ya tengan su ambiente de trabajo preparado, dejo aquí los requerimientos mínimos.

Requerimientos

El requerimiento para realizar este taller es tener un ambiente con python3 y las siguientes librerías:

  • JupyterLab o Jupyter Notebook
  • altair
  • pandas

Instalación

Primero antes que nada, cloná este repositorio. Lo podés hacer descargando el zip o si tenés instalado git ejecutar en la consola:

git clone https://github.com/akielbowicz/pandas-altair_2018.git
cd pandas-altair_2018

Si no tenés python instalado, te recomiendo bajarte miniconda

Una vez ya instalada:

Si estas en Windows, abrí la consola de miniconda desde la barra de inicio.

Si estás en un ambiente Unix, abrí la una consola de tu preferencia.

En esa consola cambiá de directorio a donde clonaste el repositorio y ejecutá

conda env create --name pandas-altair --file environment.yml

Una vez que termine de instalar todo, tenés que activar el ambiente de conda ejecutando:

Alguno de estos comandos ( depende del ambiente y la consola ):

conda activate pandas-altair
source activate pandas-altair
activate pandas-altair

Una vez activado hay que abrir Jupyter ejecutando:

jupyter lab

Se va a abrir un navegador y ya podemos empezar a probar cosas.

Para los usuarios de Windows seguramente hay una forma un poco más sencilla ejecutar JupyterLab instalando la versión completa de Anaconda.

Versiones Online

Los notebooks también se pueden correr el online en Google Colab o en Binder pero para el taller es recomendable tener una versión local, para no depender de la conexión de internet.

Conjuntos de datos

En el taller se utilizaran tres conjuntos de datos de Presidentes, Senadores y Diputados de Argentina.

Los datos de presidentes se extrajeron de la página de la Casa Rosada. Los datos de senadores se descargaron del sistema de datos abiertos de la Cámara de Senadores, el 28/10/2018. Los datos de diputados se descargaron del sistema de datos abiertos de la Cámara de Diputados, en las versiones:

firmantes-leyes-sancionadas1.5.csv 
diputados1.3.csv 

About

Taller a realizarse durante la PyConAr2018

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published