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.
El requerimiento para realizar este taller es tener un ambiente con python3 y las siguientes librerías:
- JupyterLab o Jupyter Notebook
- altair
- pandas
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.
Los notebooks también se pueden correr el online en Google Colab o en pero para el taller es recomendable tener una versión local, para no depender de la conexión de internet.
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