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Big data con python

Recolección, almacenamiento y procesoBy Rafael Caballero Roldán, Enrique Martín Martín, Adrián Riesco Rodríguez

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Length11h 27m

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Para lograr analizar datos y convertirlos en información, el primer paso es ser capaz de incorporarlos a nuestro programa, esto es, cargar los datos. En este capítulo discutimos la adquisición de datos desde fichero, por lo que en primer lugar es necesario plantearse una serie de preguntas: ¿qué son datos? ¿Su adquisición se limita a descargar datos de internet? ¿Es capaz el lenguaje Python de entender cualquier fuente de información, tales como texto, imágenes, audio y vídeo? ¿Puedo obtener información de cualquier fuente, como páginas oficiales del gobierno, periódicos, redes sociales y foros de opinión? Aunque en general entendemos por datos cualquier tipo de información que se almacena en un ordenador, en el contexto de este libro usaremos datos para referirnos a colecciones de elementos con una serie de atributos.

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Rating★★★★ 4.4 (53)

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GenreTechnology

Length11 hrs 27 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateOct 30, 2019

LanguageSpanish

1BIG DATA CON PYTHON

2BIG DATA CON PYTHON: RECOLECCIÓN, ALMACENAMIENTO Y PROCESO

3CAPÍTULO 1: LECTURA DE FICHEROS

4>>> import csv

5EXCEL

Show all chapters

6libro

7Obsérvese que, por ejemplo, la casilla A3 (con valor AMPA ANTONIO MACHADO)

8>>> libro_escr = xlwt.Workbook()

93 AMPA BACHILLER ALONSO LOPEZ

10XML

112 Véase https://docs.python.org/3/library/xml.html#xml-vulnerabilities para más

12raíz:

13REFERENCIAS

14consulta se incluye con la forma v=codificaciónDeLaConsulta.

15>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import csv

16<elemento atributo="valor">Contenido</elemento>

17<p>…</p>: un nuevo párrafo.

18Hay 4 atributos que podremos encontrar en la mayoría de elementos HTML:

19Navegación absoluta

20biblioteca requests:

21python -m pip install selenium

22>>> ulti = driver.find_elements_by_xpath( "(//label)[last()]") >>> print(ulti[0].text)

23etiqueta de esta clase, el fragmento de código muestra 38026A035000010000EI.

24BÚSQUEDA PUNTUAL DE TWEETS

25http://www.omdbapi.com/?apikey=XXX&s=The%20Matrix&type=movie

26REFERENCIAS

27BIG DATA CON PYTHON: RECOLECCIÓN, ALMACENAMIENTO Y PROCESO

28CAPÍTULO 4: MONGODB

29mongo -port 28000

30Ejemplo: inserción de tweets aleatorios

31Estructura general de find

32ARRAYS

33> db.tweets.aggregate([ {$sortByCount: "$usuario.nick"} ])

34la siguiente

35$lookup

36[ {$match:{"RT":true}}, {$unwind:"$mentions"}, {$sortByCount: "$mentions"}, ])

37aparece que Bertoldo se ha dado de baja. Podemos escribir:

38CAPÍTULO 4: MONGODB

39CAPÍTULO 5: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO CON SCIKIT-LEARN

401 𝑛

41S

42Clasificación

43>>> train_X, train_y, test_X, test_y = split_label(titanic, 0.2, ‘Fare’)

44Análisis de grupos

45OPTIMIZACIÓN DE HIPERPARÁMETROS

46>>> r = sc.parallelize(["hola", "hi", "ciao"])

47>>> r.reduce(lambda x,y: x+y) 15

48map y flatMap

49RDDs de parejas

50CAPÍTULO 6: PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO CON SPARK

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