Personaliza Tus Jupyter Notebooks

Magdalena Konkiewicz
Apr 23, 2021

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Personaliza Tus Jupyter Notebooks

Apr 23, 2021 5 minutes read

Introducción

Jupyter Notebook es un gran entorno de programación y a menudo la opción más popular para los científicos de datos o analistas de datos que están codificando en python. Desafortunadamente, su configuración por defecto no permite el nivel de personalización que tienes con entornos de programación estándar como PyCharm o herramientas similares.

Los themes (de ahora en adelante temas)  de Jupyter Notebooks están tratando de disminuir esta brecha y te permiten hacer el notebook un poco más bonito y también más funcional usando los temas. En este artículo, te guiaré a través del proceso de instalación de los temas de Jupyter Notebook y te mostraré algunas de sus características más importantes.


Instalación

Los temas de Jupyter Notebook son una biblioteca de código abierto y se pueden instalar con pip install. Sólo tienes que escribir el siguiente código en una línea de comandos:

pip install jupyterthemes

Esto debería activar la instalación de la última versión. Una vez hecho esto, deberías poder cambiar de tema, ajustar las fuentes utilizadas en los cuadernos o personalizar el estilo de los gráficos. En las próximas secciones veremos estas características en detalle.


Cambio de temas

Después de la instalación, puedes lanzar Jupyter Notebooks de forma normal e inspeccionar los temas desde el propio notebook.

Para listar todos los temas posibles, puedes utilizar el siguiente código:


!jt -l


Como puede ver, actualmente hay nueve temas disponibles. Para cambiar de tema puede utilizar este comando:

!jt -t <theme_name>

Elijamos el tema de onedork. 


!jt -t onedork

Verás que el tema no cambia inmediatamente. Algunas personas informan que pueden recargar la página y ver el efecto después de eso. Desde mi experiencia personal, tengo que reiniciar Jupyter Notebook para que el tema cambie. Basta con detener el notebook y volver a iniciarlo. Así es como debería verse con el tema onedork cuando se carga.



Ahora, puedes jugar con diferentes temas y elegir tu favorito. 
 
Lo que notarás es que algunas partes de la interfaz gráfica de usuario estándar no son visibles por defecto en la configuración del tema. Me refiero a la parte que se muestra a continuación.


Para cambiar el tema pero manteniendo el aspecto estándar de la GUI, puede utilizar la siguiente variación del código.

!jt -t <theme_name> -T -N -kl

Con el tema de onedork, a estos les gustaría eso. 

!jt -t onedork -T -N -kl

Al reiniciar Jupyter Notebooks debería obtener un resultado similar al de la captura de pantalla siguiente.


Para restablecer la configuración predeterminada del notebook, puede utilizar este código.

!jt -r

Ten en cuenta que he mostrado los comandos ejecutándose en el propio Jupyter, pero puedes utilizarlos sin el signo de exclamación también en la ventana de la terminal.


Configurar el estilo de los gráficos

Una vez que estés utilizando los temas te darás cuenta de que los gráficos creados con la librería Matplotlib no tienen el mejor aspecto. Por ejemplo, este es un código simple para crear un gráfico de líneas.


import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
bp_x = np.linspace(0, 2*np.pi, num=40, endpoint=True)
bp_y = np.sin(bp_x)
# Make the plot
plt.plot(bp_x, bp_y, linewidth=3, linestyle="--",
         color="blue", label=r"Legend label $\sin(x)$")
plt.xlabel(r"Description of $x$ coordinate (units)")
plt.ylabel(r"Description of $y$ coordinate (units)")
plt.title(r"Title here (remove for papers)")
plt.xlim(0, 2*np.pi)
plt.ylim(-1.1, 1.1)
plt.legend(loc="lower left")
plt.show()

Y esta es la captura de pantalla de la trama que se crea en el cuaderno como se ve usando el tema onedork sin personalización.


Esto definitivamente no coincide con el tema que has elegido. Resulta que para personalizar Matplotlib para que coincida con el tema tendrá que añadir dos líneas de código adicionales en la parte superior de su notebook.

from jupyterthemes import jtplot
jtplot.style()

Una vez que ejecute el mismo código del gráfico (con las dos líneas de código de arriba añadidas en la parte superior del cuaderno) debería ver que el gráfico ahora coincide con el estilo actual del tema.


¡Eso se ve mucho mejor! 
 
De hecho, puedes cambiar el estilo del gráfico para que coincida con cualquier tema que quieras.

from jupyterthemes import jtplot
jtplot.style(<theme_name>)

Si no se da un parámetro de tema para la función de estilo, se utilizará el tema que esté cargado actualmente en el notebook.
 
Tenga en cuenta que, a diferencia de la configuración del tema, no es necesario reiniciar el notebook al cambiar el estilo gráfico de Matplotlib.
 
Cambio de fuentes

Los temas de Jupyter Notebook no sólo permiten cambiar los temas, sino que también permiten una personalización adicional de las fuentes utilizadas en el cuaderno.
 
Puedes cambiar las fuentes al cargar un tema con el comando jt y añadir algunos parámetros adicionales. Puedes personalizar...

- la fuente utilizada para el código (-f) y su tamaño (-fs),
- la fuente utilizada para el cuaderno (-nf) y su tamaño (-nfs) ,
- la fuente utilizada para el texto/marcado (-ft) y su tamaño (-fts).
 
Resumen

En este artículo, has aprendido a personalizar tu Jupyter Notebook estándar con los temas de Jupyter Notebook. Hemos repasado los detalles de la instalación de la biblioteca y hemos configurado los temas, incluyendo la personalización de los gráficos y las fuentes. 
 
Ahora deberías poder probarlo tú mismo. 
 
¡Feliz personalización! 


Publicado originalmente en aboutdatablog.com:Customize your Jupyter Notebooks with Jupyter Notebooks Themes, on January 20, 2021.

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En este artículo, vamos a explorar algunos métodos de pandas menos conocidos pero muy útiles para manipular objetos de tipo Series. Algunos de estos métodos están relacionados sólo con Series, los otros - tanto con Series como con DataFrames, teniendo, sin embargo, características específicas cuando se utilizan con ambos tipos de estructura.1. is_uniqueComo su nombre indica, este método comprueba si todos los valores de una serie son únicos:import pandas as pd print(pd.Series([1, 2, 3, 4]).is_unique) print(pd.Series([1, 2, 3, 1]).is_unique) Output: True False 2 &amp; 3. is_monotonic y is_monotonic_decreasingCon estos 2 métodos, podemos comprobar si los valores de una Serie están en orden ascendente/descendente:print(pd.Series([1, 2, 3, 8]).is_monotonic) print(pd.Series([1, 2, 3, 1]).is_monotonic) print(pd.Series([9, 8, 4, 0]).is_monotonic_decreasing) Output: True False TrueAmbos métodos funcionan también para una Serie con valores de cadena. En este caso, Python utiliza un ordenamiento lexicográfico bajo el capó, comparando dos cadenas posteriores carácter por carácter. No es lo mismo que un ordenamiento alfabético, y de hecho, el ejemplo con los datos numéricos de arriba es un caso particular de dicho ordenamiento. Como dice la documentación de PythonEl ordenamiento lexicográfico para cadenas utiliza el número de punto de código Unicode para ordenar los caracteres individuales.Leer También: 4 Funciones de Python Pandas Imprescindibles Para el Análisis de Series TemporalesEn la práctica, significa principalmente que también se tienen en cuenta las mayúsculas y minúsculas y los símbolos especiales:print(pd.Series(['fox', 'koala', 'panda']).is_monotonic) print(pd.Series(['FOX', 'Fox', 'fox']).is_monotonic) print(pd.Series(['*', '&amp;', '_']).is_monotonic) Output: True True FalseUna curiosa excepción ocurre cuando todos los valores de una Serie son iguales. En este caso, ambos métodos devuelven True:print(pd.Series([1, 1, 1, 1, 1]).is_monotonic) print(pd.Series(['fish', 'fish']).is_monotonic_decreasing) Output: True True 4. hasnansEste método comprueba si una Serie contiene valores NaN:import numpy as np print(pd.Series([1, 2, 3, np.nan]).hasnans) print(pd.Series([1, 2, 3, 10, 20]).hasnans) Output: True False 5. emptyA veces, podemos querer saber si una Serie está completamente vacía, sin contener ni siquiera valores NaN:print(pd.Series().empty) print(pd.Series(np.nan).empty) Output: True FalseUna Serie puede quedar vacía después de algunas manipulaciones con ella, por ejemplo, el filtrado:s = pd.Series([1, 2, 3]) s[s &gt; 3].empty Output: TrueLeer También: Una Mejor Forma De Preprocesar Datos: Pandas Pipe6 &amp; 7. first_valid_index() y last_valid_index()Estos 2 métodos devuelven el índice del primer/último valor no NaN y son particularmente útiles para los objetos de la Serie con muchos NaNs:print(pd.Series([np.nan, np.nan, 1, 2, 3, np.nan]).first_valid_index()) print(pd.Series([np.nan, np.nan, 1, 2, 3, np.nan]).last_valid_index()) Output: 2 4Si todos los valores de una serie son NaN, ambos métodos devuelven None:print(pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan]).first_valid_index()) print(pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan]).last_valid_index()) Output: None None 8. truncate()Este método permite truncar una Serie antes y después de algún valor del índice. Vamos a truncar la Serie de la sección anterior dejando sólo los valores que no son NaN:s = pd.Series([np.nan, np.nan, 1, 2, 3, np.nan]) s.truncate(before=2, after=4) Output: 2 1.0 3 2.0 4 3.0 dtype: float64El índice original de la Serie se ha conservado. Podemos querer restablecerlo y también asignar la Serie truncada a una variable:s_truncated = s.truncate(before=2, after=4).reset_index(drop=True) print(s_truncated) Output: 0 1.0 1 2.0 2 3.0 dtype: float64 9. convert_dtypes()Como dice la documentación de pandas, este método se utiliza paraConvertir columnas a los mejores dtypes posibles usando dtypes que soportan pd.NA.Si se consideran sólo los objetos Series y no los DataFrames, la única aplicación de este método es convertir todos los enteros anulables (es decir, los números float con una parte decimal igual a 0, como 1.0, 2.0, etc.) de nuevo en enteros "normales". Estos números flotantes aparecen cuando la serie original contiene tanto enteros como valores NaN. Dado que NaN es un float en numpy y pandas, hace que toda la Serie con cualquier valor que falte pase a ser también de tipo float.Veamos el ejemplo de la sección anterior para ver cómo funciona:print(pd.Series([np.nan, np.nan, 1, 2, 3, np.nan])) print('\n') print(pd.Series([np.nan, np.nan, 1, 2, 3, np.nan]).convert_dtypes()) Output: 0 NaN 1 NaN 2 1.0 3 2.0 4 3.0 5 NaN dtype: float64 0 &lt;NA&gt; 1 &lt;NA&gt; 2 1 3 2 4 3 5 &lt;NA&gt; dtype: Int64 10. clip()We can clip all the values of a Series at input thresholds (lower and upper parameters):s = pd.Series(range(1, 11)) print(s) s_clipped = s.clip(lower=2, upper=7) print(s_clipped) Output: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 dtype: int64 0 2 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 7 8 7 9 7 dtype: int64 11. rename_axis()En el caso de un objeto Serie, este método establece el nombre del índice:s = pd.Series({'flour': '300 g', 'butter': '150 g', 'sugar': '100 g'}) print(s) s=s.rename_axis('ingredients') print(s) Output: flour 300 g butter 150 g sugar 100 g dtype: object ingredients flour 300 g butter 150 g sugar 100 g dtype: objectLeer También: Pandas vs SQL. ¿Cuándo Los Científicos de Datos Deben Usar Uno Sobre el Otro?12 &amp; 13. nsmallest() y nlargest()Estos 2 métodos devuelven los elementos más pequeños/grandes de una Serie. Por defecto, devuelven 5 valores, en orden ascendente para nsmallest() y en descendente - para nlargest().s = pd.Series([3, 2, 1, 100, 200, 300, 4, 5, 6]) s.nsmallest() Output: 2 1 1 2 0 3 6 4 7 5 dtype: int64Es posible especificar otro número de los valores más pequeños/más grandes a devolver. Además, es posible que queramos restablecer el índice y asignar el resultado a una variable:largest_3 = s.nlargest(3).reset_index(drop=True) print(largest_3) Output: 0 300 1 200 2 100 dtype: int64 14. pct_change()Para un objeto Serie, podemos calcular el cambio porcentual (o, más precisamente, el cambio de fracción) entre el elemento actual y uno anterior. Este enfoque puede ser útil, por ejemplo, cuando se trabaja con series temporales, o para crear un gráfico de cascada en % o fracciones.s = pd.Series([20, 33, 14, 97, 19]) s.pct_change() Output: 0 NaN 1 0.650000 2 -0.575758 3 5.928571 4 -0.804124 dtype: float64Para que la serie resultante sea más legible, vamos a redondearla:s.pct_change().round(2) Output: 0 NaN 1 0.65 2 -0.58 3 5.93 4 -0.80 dtype: float64 15. explode()Este método transforma cada elemento tipo lista de una Serie (listas, tuplas, conjuntos, Series, ndarrays) en una fila. Los elementos tipo lista vacíos se transformarán en una fila con NaN. Para evitar índices repetidos en la Serie resultante, es mejor restablecer el índice:s = pd.Series([[np.nan], {1, 2}, 3, (4, 5)]) print(s) s_exploded = s.explode().reset_index(drop=True) print(s_exploded) Output: 0 [nan] 1 {1, 2} 2 3 3 (4, 5) dtype: object 0 NaN 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 dtype: object 16. repeat()Este método se utiliza para repetir consecutivamente cada elemento de una Serie un número definido de veces. También en este caso, tiene sentido restablecer el índice:s = pd.Series([1, 2, 3]) print(s) s_repeated = s.repeat(2).reset_index(drop=True) print(s_repeated) Output: 0 1 1 2 2 3 dtype: int64 0 1 1 1 2 2 3 2 4 3 5 3 dtype: int64Si el número de repeticiones se asigna a 0, se devolverá una Serie vacía:s.repeat(0) Output: Series([], dtype: int64) ConclusiónEn resumen, hemos investigado 16 métodos de pandas poco utilizados para trabajar con Series y algunos de sus casos de aplicación. Si conoces otras formas interesantes de manipular Series en pandas, eres bienvenido a compartirlas en los comentarios.¡Gracias por leer!Leer También: Usando Python y Pandas Datareader Para Analizar Datos Financieros

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