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Guía rápida de Python para ciencia de datos (PDF) / NumPy, Pandas y Matplotlib (Referencia rápida)

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NumPy, Pandas, Matplotlib y las estadísticas básicas en una sola página. Útil cuando estás en medio de un análisis y no recuerdas si usar df.loc o df.iloc, o si std() usa por defecto la varianza poblacional o la muestral.

Qué incluye:
- NumPy: creación, forma y redimensionamiento de matrices, indexación y segmentación, operaciones matemáticas vectorizadas, máscaras booleanas
- Pandas: DataFrames, read_csv, selección de columnas, filtrado de filas, loc vs iloc, groupby y aggregate, fillna y dropna, sort_values y value_counts
- Matplotlib: gráfico de líneas, diagrama de dispersión, gráfico de barras, histograma, etiquetas y títulos, savefig (llame a esta función antes de show() o la figura se borrará).
- Estadísticas: media/mediana/moda, desviación estándar (se explica la diferencia entre ddof=0 y ddof=1), correlación, normalización min-max, estandarización de la puntuación z.
- Errores comunes: la indexación encadenada no es fiable para la asignación, plt.show() borra la figura, NumPy y Pandas std() dan respuestas diferentes por defecto.
- Consejos rápidos: df.info(), df.describe(), df.sample() para una primera exploración de cualquier conjunto de datos nuevo.

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Fecha de publicación: 7 ago 2026
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