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¿Qué es Python? ¿Cómo podemos cargar datos diferentes en proyectos de Machine Learning?

Python permite cargar datos en proyectos de machine learning de distintas maneras. Te damos todas las claves al respecto, explicándote cada alternativa detalladamente. Pero, antes, te comentamos en qué consiste Python y cuáles son sus ventajas.

¿Qué es Python?

Un lenguaje de programación que se usa para todo tipo de aplicaciones. Entra dentro del grupo de los lenguajes interpretados, ya que no tendrás que compilarlo, como ocurre con Java, entre otros, para comprobar el estado de tu proyecto. De hecho, incluye un programa, que se denomina interpretador, para que revises en tiempo real cómo avanza tu idea.

Se escribe y se lee con enorme facilidad porque se parece bastante al lenguaje natural. Es de código abierto, lo que facilita que sus usuarios lo vayan mejorando progresivamente. Su empleo en el sector de la gestión de datos y del machine learning está más que justificado. Manejar una enorme cantidad de datos con un lenguaje tan intuitivo acelera las operaciones que deban efectuarse. Incluso los que no entienden de programación podrían interpretar cualquiera de los comandos.

¿Por qué se emplea en machine learning?

Porque facilita el tratamiento de los datos necesarios para que cualquier proyecto de inteligencia artificial o de robótica salga adelante. Manejar tanta información, con un lenguaje complicado y repleto de comandos, no parece demasiado lógico. Así, Python ha conseguido convertirse en el favorito de los especialistas en la materia, gracias a su versatilidad.

Opciones para cargar módulos y archivos CSV

Un archivo CSV (comma separated values) es de texto y se caracteriza por llevar los caracteres separados con comas,, creando así filas, columnas y tablas. Las columnas se definen con el punto y coma, las filas como línea adicional. Las tablas de datos permiten agrupar, ordenar y clasificar la información con mayor eficacia. Por suerte, Python permite importar esta información gracias a cinco alternativas que ahora te explicamos.

El uso del módulo CSV de la librería estándar de Python

El primer paso es localizar la ruta en la que se encuentran los ficheros del módulo CSV que quieres cargar. Para extraer los datos debes:

  • abrirlo con la función «open» (debes incluir el nombre del archivo con la extensión .csv);
  • emplear la función «csv.reader (escribe la letra del comando anterior)». Esta leerá el fichero detenidamente y realizará una lista con todas las columnas que contiene.

Recuerda que cada vez que hagas un progreso en ficheros csv debes guardarlo en el directorio correspondiente para que puedas ir comprobando el resultado de tu trabajo.

La función de NumPy

Si la opción anterior te parece algo complicada, NumPy te lo pone más fácil. En este caso, el proceso es el siguiente.

  • Comienza escribiendo «import NumPy».
  • Redacta el comando «numpy.loadtxt» (aquí debes poner el nombre del archivo con extensión csv).

Python accederá a NumPy donde todos los archivos se simplifican al considerarse que comparten idéntico formato. Si necesitases cambiar alguna columna o fila, debes usar el comando «skiprow» para que no se lea la fila correspondiente.

A través de Pandas

Es la opción preferida por los especialistas en análisis de datos. Este éxito se debe a la indudable adaptabilidad de la función «readcsv» (incluye el nombre del archivo). Su flexibilidad permite:

  • importar datos con mayor facilidad;
  • segmentar la información a tu gusto;
  • detectar las cabeceras;
  • saltarte las columnas que no sean de tu interés;
  • confirmar los posibles errores;
  • saltarte las líneas empleando «skiprow»;
  • conocer qué tipo de dato vas a manejar (una cadena de texto, un número decimal, etc.);
  • descubrir dónde se encuentran los campos con datos vacíos o erróneos. Tendrás la opción de corregirlos y de aumentar eficazmente la fiabilidad de los datos que manejas;
  • realizar la conversión de los datos grabados en formato CSV a un dataframe de Pandas. Esta última opción consiste en una estructura de datos, creada para que el científico y el analista de datos puedan operar con mayor facilidad;
  • trabajar con datos de diversa índole (números enteros, decimales y cadenas de texto) tanto en series temporales como en tabla;
  • usar matrices y vectores para hacer operaciones de álgebra lineal tan esenciales como la que multiplica las matrices.

A través del comando «pandas.read_csv ()» es posible seleccionar la opción «chunksize» que te divide en fragmentos distintos, y personalizables, los archivos de mayor tamaño. Así se acelera la carga de archivos sensiblemente.

Desde una URL

Python permite que importes una base de datos desde la URL en la que se encuentre alojada. En este caso, puedes elegir si quieres cargar la información a través de NumPy o Pandas para que te sea más fácil el proceso. En este último caso, la línea de comando quedaría así.

Te aconsejamos que emplees la orden «data.tail(nombre del archivo)» para que los datos que vayas a repasar aparezcan de forma ordenada. Así sabrás si debes evitar alguna columna o fila concreta.

Partiendo de otras librerías

En ocasiones, hay otras librerías que incluyen datos genéricos o conocidos. Es habitual que estas bases de datos se utilicen exclusivamente para ejecutar las pruebas correspondientes, como análisis e, incluso, pruebas sobre el programa que quiera utilizarse.

Si necesitas realizar una prueba rápida, emplea los datasets que incluyen de serie paquetes como seaborn statsmodels.

¿Cuál es la mejor alternativa?

Todo dependerá de las veces que tengas que usar cada una de ellas. Lo que puede ser ideal para los que trabajan en el sector, quizá no sea práctico para ti. Como tienes las instrucciones necesarias para cada una de las opciones, te aconsejamos que las pruebes todas.

Así tendrás más claro cuál es la que puedes iniciar en menos tiempo y, sobre todo, si se adapta a tus necesidades específicas. Efectúa distintas pruebas y seguro que encuentras la ideal para el trabajo que llevas a cabo.

De ti depende emplear Python para tus proyectos de machine learning y cargar los archivos necesarios. Combina las opciones arriba explicadas y familiarízate con los comandos correspondientes. No dudes en formarte en una materia en continuo crecimiento, que ya ha comenzado a cambiar la forma de entender la relación entre el ser humano y la tecnología.

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