Una pincelada sobre Optical Character Recognition con R. El paquete tesseract de R permite aplicar el reconocimiento óptico de caracteres con R de una forma bastante sencilla, es uno de los múltiples líos en los que me estoy metiendo, si llega a buen puerto pondré más. Tenemos esta imagen:

Necesitamos tanto el paquete tesseract como el magick y ejecutando en R:

library(tesseract)
library(magick)

img <- image_read("/images/2020/06/prueba_OCR.png")
str(img)
cat(image_ocr(img))

Tipos de uniones (join) de tablas con Python Pandas

By rvaquerizo | 16/05/2020 | No hay comentarios | Formacién, Monogréticos, Python

Recopilacién de las uniones més habituales con Python Pandas en una sola entrada. No se realiza equivalencias con sal join, la intencién es tener de
‘forma resumida los cédigos para realizar left join inner join y concatenacién de data frames de Pandas. Hay amplia documentacion esto es una
sintesis. Los data frames empleados para ilustrar [..]

Fácil en principio y parece tener problemas con las tildes. Si llegan a buen puerto mis proyectos iré poniendo algunas posibilidades más. Saludos.

Vivimos “días extraños”, tan extraños que en España se están planteando prescindir de la asignatura de matemáticas en la enseñanza obligatoria. Es evidente que las personas que gobiernan hoy (25/05/2020) España habrían suspendido matemáticas. Sin embargo, es curioso que haya pocos matemáticos ejerciendo cargos políticos, ¿puede ser que los matemáticos no tengan esa vocación por mejorar la vida de los demás? En fin, esta crítica a la ignorancia numérica y al egoísmo matemático me sirve de “extraña introducción” al Latent semantic analysis (LSA) como siempre los aspectos teóricos los podéis encontrar en otros sitios. Y todo este conjunto de frases inconexas hilan con la entrada en el blog de mi amigo J.L. Cañadas en muestrear no es pecado porque, reducción de dimensionalidad, el lenguaje y la importancia de las matemáticas es en realidad el Latent Semantic Analysis.

Recopilación de las uniones más habituales con Python Pandas en una sola entrada. No se realiza equivalencias con sql join, la intención es tener de forma resumida los códigos para realizar left join inner join y concatenación de data frames de Pandas. Hay amplia documentación esto es una síntesis.

Los data frames empleados para ilustrar el ejemplo son:

import pandas as pd
import numpy as np
ejemplo = { "variable1": [10, 20, 30, 40],
            "variable2": [100, 200, 300, 400]
}
anio=["2011", "2012", "2013", "2014"]
df1 = pd.DataFrame(ejemplo,index=anio)
df1

ejemplo = { "variable1": [50, 60, 70, 80],
            "variable3": [5000, 6000, 7000, 8000]
}
anio=["2013", "2014", "2015", "2016"]
df2 = pd.DataFrame(ejemplo,index=anio)
df2

Uniones de data frames con índices

La estructura de una join con Pandas es:

Faltaban mapas de España con Python en el blog y hoy ilustro como hacerlos con geopandas y matplotlib, creo que una de las formas más sencillas de hacer este tipo de mapas. No debía de ser necesaria esta entrada puesto que la realización del mapa debería hacerse con QGis pero es posible que alguien necesite hacer un mapa de España por Comunidades Autónomas de manera rápida y sencilla en su sesión de Python. Es necesario comentar que este trabajo está hecho con Ubuntu, en un entorno Windows la instalación del paquete geopandas es un dolor de cabeza.

Otro ejercicio con spatial data R Rstats y data sciense para el trabajo con objetos espaciales en el ecosistema big data. Empiezo con frase ilógica y ridícula para mejorar las búsquedas de Google pero el tema que traigo hoy creo que puede ser útil para aquellos que, dado un spatial data, tienen que identificar los polígonos que bordean ese objeto, en este caso vamos a identificar los municipios que bordean España, pueden ser limítrofes con Francia y Portugal o bien municipios costeros. No se plantean algoritmos complicados, como en entradas anteriores nos centramos en la extracción de mapas de GADM:

Si leéis habitualmente el blog ya conocéis la entrada sobre el mapa del COVID por Comunidades Autónomas y estaréis de acuerdo conmigo en que el mapa de España representado con Rstats es feo de solemnidad. Pero el código es «sencillo» por ahí se ve cada representación que requiere ser desarrollador de R cinturón negro. Bueno, los torpes empleamos ggplot con geom_polygon pero podemos empezar a complicar el mapa añadiendo nuevas posibilidades. La que os traigo hoy es muy interesante en el caso de España, se trata de mover las Islas Canarias en el mapa de Comunidades Autónomas pero directamente con R. Ya tenemos hecho un mapa con QGIS en otra entrada, pero ahora vamos a mover esa parte del shapefile directamente con R y la función elide como hemos hecho en otra ocasión. Estaréis pensando «Vaquerizo no tiene imaginación por eso tira de entradas anteriores y las junta», no es el caso.

Ya comentaré con más detenimiento el código, pero es la unión de muchos de los códigos R de días anteriores, es un buen ejemplo de uso de la librería gridExtra para poner múltiples gráficos en una sola salida:

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(reshape)
library(gridExtra)

df <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/datadista/datasets/master/COVID%2019/ccaa_covid19_fallecidos.csv",
               sep=',', check.names=FALSE, encoding = 'UTF-8')
df2 <- melt(df[,-1])
names(df2) = c('CCAA','fecha','fallecidos')

mm <- df2 %>% group_by(CCAA) %>% summarise(total_fallecidos = sum(fallecidos)) %>% arrange(desc(total_fallecidos)) %>%
  mutate(CCAA2 = ifelse(row_number()>=10,'Resto', as.character(CCAA))) %>% select(CCAA,CCAA2)

df2 <- left_join(df2,mm)

table(mm$CCAA2)

df2 <- df2 %>% group_by(CCAA2,fecha) %>% summarise(fallecidos=sum(fallecidos))  %>%
  mutate(fecha = as.Date(as.character(fecha),origin='1970-01-01')) %>% as_tibble()
df3 <- df2 %>% mutate(fecha=fecha+1, fallecidos_anterior=fallecidos) %>%  select(-fallecidos)

df2 <- left_join(df2, df3) %>% mutate(fallecidos_dia = fallecidos - fallecidos_anterior)

#Función para hacer los gráficos
grafica <- function(comunidad){
  p <- ggplot(filter(df2,CCAA2==comunidad), aes(x=fecha)) +
    geom_line(aes(y=fallecidos_dia, group = 1), alpha = 0.5, color='red') +
    geom_smooth(aes(y=fallecidos_dia), method = "loess") +
    ggtitle(comunidad) +
    xlab("") + ylab("Fallecidos por día")
  return(p)}

madrid = grafica('Madrid')
cat = grafica('Cataluña')
mancha = grafica('Castilla-La Mancha')
leon = grafica('Castilla y León')
pvasco = grafica('País Vasco')
valencia = grafica('C. Valenciana')
andalucia = grafica('Andalucía')
aragon=grafica('Aragón')
resto = grafica('Resto')
total = grafica('Total')

grid.arrange(madrid, cat, mancha, leon, pvasco, valencia, andalucia, aragon, resto, total, nrow=5,ncol=2)

Una introducción de bajo nivel (sin entrar mucho en tecnología) a los blockchain con #rtats. Es una entrada destinada a comprender que es un blockchain desde otro punto de vista, no sólo criptografía o criptomoneda, podemos poner información que sólo conoce el origen. ¿Os imagináis si pusieran a disposición de los científicos de datos información sobre todos los españoles identificados por NIF y si tiene o no coronavirus? Los científicos de datos podrían trabajar de forma anónima con esos datos y ayudar a establecer las zonas libres de covid-19, persona a persona de forma perfectamente anónima. Aunque no se descarta que algún cabestro se dedicara a desencriptar…

He intentado permanecer ajeno a los datos del coronoavirus pero es imposible, sin embargo, me gustaría aprovechar para mostrar algunos trucos con R y Python. Esta vez en una sola entrada vamos a tratar las siguientes situaciones:

• Importar la tabla de worldometer sobre datos de países.
• Problemas con la librería OECD.
• Importar Excel con R.
• Not in con R.
• Gráficos de ranking ordenados con ggplot.
• Etiquetas en los scatter plot.

Importar la tabla de worldometer

Esta parte es probable que ya la haya puesto en otra ocasión, scraping sobre la web que tenemos todos en favoritos https://www.worldometers.info/coronavirus/

Entrada sobre la importación de Excel con Python, un aporte que sirve para mi documentación y que es posible que sea de ayuda para muchos que se estén iniciando en el uso de Python y Pandas, aunque en este caso para la lectura del Excel usaremos tanto Pandas como la librería xlrd.

Lectura de Excel con Pandas

Lo más sencillo para importarnos en Python un Excel y crearnos un data frame de Pandas es:

Entrada rápida para ilustrar como crear un campo autonumérico por un factor, es una duda que me plantean, tienen datos de clientes y fechas y necesitan crear un autonumérico en R que les diga el número de orden de los eventos de una fecha. Algo parecido a lo que hacemos con el retain de R. Vamos a ilustrar la tarea con un ejemplo:

clientes = 100
id_cliente = rpois(clientes,10)
fecha = rpois(clientes, today()-rpois(clientes,5) )

eventos <- cbind.data.frame(id_cliente,fecha)

eventos$fecha <- as.Date(eventos$fecha, origin="1970-01-01")
eventos <- eventos %>% arrange(id_cliente,fecha)

100 clientes que aparecen una o n veces con fechas asociadas, el primer paso que sugiero hacer es eliminar duplicados con dplyr:

El equipo de okbstudio gracias a los datos de datadista (y a un servidor) ha creado este espectacular seguimiento de los datos del COVID19 en España:

https://covid19.inapp.io/

Uno de los mejores seguimientos que hay para los datos en España que va a ir mejorando con la inclusión de nuevas dimensiones y que incluye el siguiente gráfico:

#Quedateencasa

No debería publicar esta simulación de la extensión del CODVID10 o coronavirus porque puede disparar alarmas, provocar insultos, levantar ampollas,… el caso es que yo llevo 7 días de aislamiento más que el resto de España porque sólo había que ver los datos de Italia para saber lo que iba a pasar y no avisé a nadie para no disparar alarmas, provocar insultos, levantar ampollas… Y AL FINAL YO TENÍA RAZÓN. Así que os voy a exponer el motivo por el cual estoy muy asustado, bueno, hoy quiero mostraros el inicio de una simulación mala y sin fundamento que estoy realizando sobre la extensión en España del COVID19. Para hacerla vamos a emplear la siguiente información: