Páginas

martes, 30 de septiembre de 2014

Python: Mi script favorito

Este es mi script favorito hasta ahora porque me ahorra un montón de tiempo al ingresar datos de importaciones a mi reporte. Automaticamente suma facturas, cuenta cajas, pesos, obtiene datos de guias aereas y bls y lo carga todo a mi reporte:

print 'Scanning invoices...'
import re, xlrd, os, os.path, openpyxl, pdfminer
#invoice variables
fob = 0
freight = 0
insurance = 0
total = 0
invoice = []
plNum = ''
invoiceFound = 'false'
#pl variables
writeFile = open("d:/pls.txt", "w")
cases =[]
gweight =[]
nweight=[]
volume = []
plFound = 'false'
#bl variables
blNumber = ''
containers = []
blCases =[]
blWeight =[]
blVolume =[]
blFound = 'false'
#first set the path
path= "d:/Loader/"
#look for invoices-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#try:
for file in os.listdir(path):
    match = re.search(r'.*\.[xlXL]\w+', file)
    if match:
        wb = xlrd.open_workbook(path+file)
        sht = wb.sheet_by_index(0)
        n = sht.nrows
        #identifies invoice based on keyword placement
        if "Huawei" in sht.cell_value(0,2) or "Huawei" in sht.cell_value(4, 2):
            invoiceFound = 'true'
            #Identifies the invoce template
            if "Huawei" in sht.cell_value(0,2): #The old template
                fob = fob + float(sht.cell_value((sht.nrows -4),13))
                freight = freight + float(sht.cell_value((sht.nrows -3),13))
                insurance = insurance + float(sht.cell_value((sht.nrows -2),13))
                total = total + float(sht.cell_value(sht.nrows-1,13))
                invoice.append(sht.cell_value(3,2)[11:])
                plNum = sht.cell_value(7,2)[8:]
            elif 'Huawei Device Co., Ltd.' in sht.cell_value(4,2): #Device template
                cellContent = sht.cell_value(sht.nrows - 7, 8)
                cellContent = cellContent.split()
                for n in range(len(cellContent)):
                    if ',' in cellContent[n]:
                        cellContent[n] = cellContent[n].replace(',', '.')
                fob = fob+float(cellContent[0])
                freight = freight + float(cellContent[1])
                insurance = insurance + float(cellContent[2])
                total = total + float(cellContent[3])
                invoice.append(sht.cell_value(8,7))
                plNum = sht.cell_value(10,7)
            else: #the new template
                for row in range(n):
                    if "FOB" in sht.cell_value(row, 6):
                        fob = fob + float(sht.cell_value(row,7))
                        freight = freight + float(sht.cell_value(row+1, 7))
                        insurance = insurance + float(sht.cell_value(row+2, 7))
                        #sometimes there is a USD in the Total cell so we need to suppress it
                        if 'USD'in str(sht.cell_value(row+3,7)):
                            total = total + float(sht.cell_value(row+3,7)[3:])
                        else:
                            total = total + float(sht.cell_value(row+3,7))
                        invoice.append(sht.cell_value(8,7))
                        plNum = sht.cell_value(sht.nrows-2,2)       
   
if invoiceFound == 'true':
    print "FOB: %f, Flete: %f, seguro: %f, Total: %f" %(fob, freight, insurance, total)
else:
    print 'No invoices found.'
print
#except:
    #print 'There was a problem scanning invoices. No information could be retreived.'
    #print
   
#look for PLs------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
print 'Scanning PLs...'
try:
    for file in os.listdir(path):
        match = re.search(r'.*\.[xlXL]\w+', file)
        if match:
            wb = xlrd.open_workbook(path+file)
            sht = wb.sheet_by_index(0)
            n = sht.nrows
            for row in range(n):
                if "Total:" in unicode(sht.cell_value(row,0)):
                    plFound = 'true'
                    writeFile.write(sht.cell_value(row, 0)+"\n")
    writeFile.close()
    if plFound == 'true':
        summary = open("d:/pls.txt")
        for line in summary:
            matchTotalCases = re.search(r'Total:\d*CASES\s', line)
            matchGrossWeight = re.search(r'gross\sweight\(KG\):\d*\.?\d*\s', line)
            matchNetWeight = re.search(r'net\sweight\(KG\):\d*\.?\d*\s', line)
            matchVolume = re.search(r'volume\(CBM\):\d*\.?\d*\s', line)
            if matchTotalCases:
                stringCases = matchTotalCases.group()
                cases.append(int(stringCases[6:-6]))
            if matchGrossWeight:
                stringGrossWeigth = matchGrossWeight.group()
                gweight.append(float(stringGrossWeigth[17:-1])) 
            if matchNetWeight:
                stringNetWeight = matchNetWeight.group()
                nweight.append(float(stringNetWeight[15:-1]))
            if matchVolume:
                stringVolume = matchVolume.group()
                volume.append(float(stringVolume[12:-1]))
        tcases = sum(cases)
        tgweight = sum(gweight)
        tnweight = sum(nweight)
        tvolume = sum(volume)
        print "Total cases: %i, gross weight: %f,  net weight: %f, volume: %f" %(sum(cases), tgweight, tnweight, tvolume)
       
    else:
        print 'No Packing Lists Found.'
except:
    print 'There was a problem scanning PLs. No information could be retreived.'
    print
       
#look for BLS-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
print
print 'Scanning BL Data...'
for file in os.listdir(path):
    match = re.search(r'.*\.[pP][dD][fF]', file)
    if match:
        blFound= 'true'
        os.system("C:/Python27/Scripts/pdf2txt.py -o d:/bls.txt "+path+file)
        blFile = open("d:/bls.txt").read()
        #identifies if its a bill of lading or air waybill:
        if "BILL OF LADING" in blFile:
            #ok it is a bl from Maersk or KN?
            #now scans the file line by line looking for matches
            blFile = open("d:/bls.txt")
            for line in blFile:
                mBlNumber = re.search(r'^\d{9}\n$',line)
                mTotalCases = re.search(r'\d\s\s\d+\sC[aA]?[sS][eE]?', line) #sometimes it is written 'CASE' or 'CS'
                mGrossWeight = re.search(r'\w\s\s\d+\.*\d*\sKGS', line)
                mVolume = re.search(r'\w\s\s\d+\.*\d*\sCBM', line)
                mContainers = re.search(r'[A-Z]{4}\d{7}', line)
                if mBlNumber: blNumber = mBlNumber.group()[:-1]
                if mTotalCases:
                    casePosition = mTotalCases.group().find('C') #finds the position of leter 'C' in order not to copy it.
                    blCases.append(int(mTotalCases.group()[3:casePosition]))
                if mGrossWeight: blWeight.append(float(mGrossWeight.group()[3:-3]))
                if mVolume: blVolume.append(float(mVolume.group()[3:-3]))
                if mContainers: containers.append(line[:-13])
        else:
            #then if it is an airway bill
            #is it from panalpina or dhl?
            if "PANALPINA" in blFile:
                blFile = open("d:/bls.txt")
                for line in blFile:
                    mBlNumber = re.search(r'SZX\s\s\d{6}',line)
                    mTotalCases = re.search(r'TOTAL:\d+\s', line)
                    mGrossWeight = re.search(r'\d+\.?\d*K\s', line)
                    mVolume = re.search(r'VOLUME\s\s\s\s\d+\.?\d*\s', line)
                    if mBlNumber:
                        blNumber = mBlNumber.group()
                        blNumber = blNumber.replace('  ', '')
                    if mTotalCases: blCases.append(int(mTotalCases.group()[6:-1]))
                    if mGrossWeight: blWeight.append(float(mGrossWeight.group()[:-2]))
                    if mVolume: blVolume.append(float(mVolume.group()[10:-1]))
if blFound == 'true' and blNumber != '':     
    print "BL Number: %s, Total cases: %i, Total Gross Weight: %f, Total Volume: %f" %(blNumber, sum(blCases), sum(blWeight), sum(blVolume))
    print 'Cointainers:'
    for cont in containers:
        print cont
else:
    print 'BL/AWB not found!'
#look for discrepancies----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#if (cases - blCases != 0) or (gweight - blWeight!=0) or (volume - blVolume !=0):
if tcases != sum(blCases) or tgweight != sum(blWeight) or sum(volume)!= sum(blVolume):
    print
    print 'WARNING! Some discrepancies found between PLs and BL/AWB'
#create report loader--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
print
print 'Creating loader...'
try:
    template = openpyxl.load_workbook("d:/loadTemplate.xlsx")
    templateSheet = template.get_sheet_by_name("Sheet1")
    templateSheet.cell(row=2, column=10).value = fob
    templateSheet.cell(row=2, column=11).value = freight
    templateSheet.cell(row=2, column=12).value = insurance
    templateSheet.cell(row=2, column=13).value = total
    templateSheet.cell(row=2, column=7).value = ""
    for inv in invoice:
        if templateSheet.cell(row=2, column=7).value == "":
            templateSheet.cell(row=2, column=7).value = inv + " "
        else:
            templateSheet.cell(row=2, column=7).value = templateSheet.cell(row=2, column=7).value + inv + " "
    templateSheet.cell(row=2, column=1).value = plNum
    templateSheet.cell(row=2, column=14).value = tcases
    templateSheet.cell(row=2, column=15).value = tgweight
    templateSheet.cell(row=2, column=16).value = tvolume
    templateSheet.cell(row=2, column=20).value = blNumber
    templateSheet.cell(row=2, column=25).value = ''
    for cont in containers:
        if templateSheet.cell(row=2, column=25).value == '':
            templateSheet.cell(row=2, column=25).value = cont + ' '
        else:
            templateSheet.cell(row=2, column=25).value = templateSheet.cell(row=2, column=25).value + cont + ' '
    template.save("d:/loader.xlsx")
   
    print
    print 'Process complete.'
except:
    print 'WARNING! There was a problem writing the loader. Maybe the file loader.xlsx is open?'
raw_input ()
       

miércoles, 24 de septiembre de 2014

Python: Extraer datos de un archivo PDF usando PDFMiner

Lo primero logicamente es descargar e instalar la libreria PDFMiner

PDFMiner viene con una herramienta que se puede usar directamente en la linea de comados, hay que entrar a la carpeta que contiene el script pdf2txt.py, y ejecutarlo especificando primero el nombre del archivo de salida y luego el nombre del archivo pdf del que vamos a extraer, por ejemplo:

C:\Python27\Scripts>python pdf2txt.py -o d:/output.txt d:/BL.pdf

Esto crea un archivo de texto llamado output en el disco D:

Ahora si queremos utilizar este script dentro de otro script, se lo puede ejecutar usado os.system:

>>> import os
>>> os.system('C:\Python27\Scripts\pdf2txt.py -o d:/output.txt d:/BL.pdf')


Cabe recalcar que en este caso fue necesario especificar la ruta completa al script pdf2txt.py

lunes, 15 de septiembre de 2014

R: Formas de eliminar los valores NA

R viene con un data set incluido, llamado airquality:

> airquality
    Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1      41     190  7.4   67     5   1
2      36     118  8.0   72     5   2
3      12     149 12.6   74     5   3
4      18     313 11.5   62     5   4
5      NA      NA 14.3   56     5   5
6      28      NA 14.9   66     5   6
7      23     299  8.6   65     5   7
8      19      99 13.8   59     5   8
9       8      19 20.1   61     5   9
10     NA     194  8.6   69     5  10
11      7      NA  6.9   74     5  11
12     16     256  9.7   69     5  12
13     11     290  9.2   66     5  13
14     14     274 10.9   68     5  14
15     18      65 13.2   58     5  15
16     14     334 11.5   64     5  16
17     34     307 12.0   66     5  17
18      6      78 18.4   57     5  18
19     30     322 11.5   68     5  19
20     11      44  9.7   62     5  20
21      1       8  9.7   59     5  21
22     11     320 16.6   73     5  22
23      4      25  9.7   61     5  23
24     32      92 12.0   61     5  24
25     NA      66 16.6   57     5  25
26     NA     266 14.9   58     5  26
27     NA      NA  8.0   57     5  27
28     23      13 12.0   67     5  28
29     45     252 14.9   81     5  29
30    115     223  5.7   79     5  30
31     37     279  7.4   76     5  31
32     NA     286  8.6   78     6   1
33     NA     287  9.7   74     6   2
34     NA     242 16.1   67     6   3
35     NA     186  9.2   84     6   4
36     NA     220  8.6   85     6   5
37     NA     264 14.3   79     6   6
38     29     127  9.7   82     6   7
39     NA     273  6.9   87     6   8
40     71     291 13.8   90     6   9
41     39     323 11.5   87     6  10
42     NA     259 10.9   93     6  11
43     NA     250  9.2   92     6  12
44     23     148  8.0   82     6  13
45     NA     332 13.8   80     6  14
46     NA     322 11.5   79     6  15
47     21     191 14.9   77     6  16
48     37     284 20.7   72     6  17
49     20      37  9.2   65     6  18
50     12     120 11.5   73     6  19
51     13     137 10.3   76     6  20
52     NA     150  6.3   77     6  21
53     NA      59  1.7   76     6  22
54     NA      91  4.6   76     6  23
55     NA     250  6.3   76     6  24
56     NA     135  8.0   75     6  25
57     NA     127  8.0   78     6  26
58     NA      47 10.3   73     6  27
59     NA      98 11.5   80     6  28
60     NA      31 14.9   77     6  29
61     NA     138  8.0   83     6  30
62    135     269  4.1   84     7   1
63     49     248  9.2   85     7   2
64     32     236  9.2   81     7   3
65     NA     101 10.9   84     7   4
66     64     175  4.6   83     7   5
67     40     314 10.9   83     7   6
68     77     276  5.1   88     7   7
69     97     267  6.3   92     7   8
70     97     272  5.7   92     7   9
71     85     175  7.4   89     7  10
72     NA     139  8.6   82     7  11
73     10     264 14.3   73     7  12
74     27     175 14.9   81     7  13
75     NA     291 14.9   91     7  14
76      7      48 14.3   80     7  15
77     48     260  6.9   81     7  16
78     35     274 10.3   82     7  17
79     61     285  6.3   84     7  18
80     79     187  5.1   87     7  19
81     63     220 11.5   85     7  20
82     16       7  6.9   74     7  21
83     NA     258  9.7   81     7  22
84     NA     295 11.5   82     7  23
85     80     294  8.6   86     7  24
86    108     223  8.0   85     7  25
87     20      81  8.6   82     7  26
88     52      82 12.0   86     7  27
89     82     213  7.4   88     7  28
90     50     275  7.4   86     7  29
91     64     253  7.4   83     7  30
92     59     254  9.2   81     7  31
93     39      83  6.9   81     8   1
94      9      24 13.8   81     8   2
95     16      77  7.4   82     8   3
96     78      NA  6.9   86     8   4
97     35      NA  7.4   85     8   5
98     66      NA  4.6   87     8   6
99    122     255  4.0   89     8   7
100    89     229 10.3   90     8   8
101   110     207  8.0   90     8   9
102    NA     222  8.6   92     8  10
103    NA     137 11.5   86     8  11
104    44     192 11.5   86     8  12
105    28     273 11.5   82     8  13
106    65     157  9.7   80     8  14
107    NA      64 11.5   79     8  15
108    22      71 10.3   77     8  16
109    59      51  6.3   79     8  17
110    23     115  7.4   76     8  18
111    31     244 10.9   78     8  19
112    44     190 10.3   78     8  20
113    21     259 15.5   77     8  21
114     9      36 14.3   72     8  22
115    NA     255 12.6   75     8  23
116    45     212  9.7   79     8  24
117   168     238  3.4   81     8  25
118    73     215  8.0   86     8  26
119    NA     153  5.7   88     8  27
120    76     203  9.7   97     8  28
121   118     225  2.3   94     8  29
122    84     237  6.3   96     8  30
123    85     188  6.3   94     8  31
124    96     167  6.9   91     9   1
125    78     197  5.1   92     9   2
126    73     183  2.8   93     9   3
127    91     189  4.6   93     9   4
128    47      95  7.4   87     9   5
129    32      92 15.5   84     9   6
130    20     252 10.9   80     9   7
131    23     220 10.3   78     9   8
132    21     230 10.9   75     9   9
133    24     259  9.7   73     9  10
134    44     236 14.9   81     9  11
135    21     259 15.5   76     9  12
136    28     238  6.3   77     9  13
137     9      24 10.9   71     9  14
138    13     112 11.5   71     9  15
139    46     237  6.9   78     9  16
140    18     224 13.8   67     9  17
141    13      27 10.3   76     9  18
142    24     238 10.3   68     9  19
143    16     201  8.0   82     9  20
144    13     238 12.6   64     9  21
145    23      14  9.2   71     9  22
146    36     139 10.3   81     9  23
147     7      49 10.3   69     9  24
148    14      20 16.6   63     9  25
149    30     193  6.9   70     9  26
150    NA     145 13.2   77     9  27
151    14     191 14.3   75     9  28
152    18     131  8.0   76     9  29
153    20     223 11.5   68     9  30

Si quieres por ejemplo sacar la media de la variable "Ozone" te da error porque contiene valores NA:

> mean(airquality$ozone)
[1] NA
Warning message:
In mean.default(airquality$ozone) :
  argument is not numeric or logical: returning NA

Las dos maneras mas sencillas para eliminar esos NAs son:

> complete = na.omit(airquality)
> complete =  airquality[complete.cases(airquality), ]
Ambas producen un mismo resultado: Un data frame que no contiene ningun valor NA:

> complete
    Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1      41     190  7.4   67     5   1
2      36     118  8.0   72     5   2
3      12     149 12.6   74     5   3
4      18     313 11.5   62     5   4
7      23     299  8.6   65     5   7
8      19      99 13.8   59     5   8
9       8      19 20.1   61     5   9
12     16     256  9.7   69     5  12
13     11     290  9.2   66     5  13
14     14     274 10.9   68     5  14
15     18      65 13.2   58     5  15
16     14     334 11.5   64     5  16
17     34     307 12.0   66     5  17
18      6      78 18.4   57     5  18
19     30     322 11.5   68     5  19
20     11      44  9.7   62     5  20
21      1       8  9.7   59     5  21
22     11     320 16.6   73     5  22
23      4      25  9.7   61     5  23
24     32      92 12.0   61     5  24
28     23      13 12.0   67     5  28
29     45     252 14.9   81     5  29
30    115     223  5.7   79     5  30
31     37     279  7.4   76     5  31
38     29     127  9.7   82     6   7
40     71     291 13.8   90     6   9
41     39     323 11.5   87     6  10
44     23     148  8.0   82     6  13
47     21     191 14.9   77     6  16
48     37     284 20.7   72     6  17
49     20      37  9.2   65     6  18
50     12     120 11.5   73     6  19
51     13     137 10.3   76     6  20
62    135     269  4.1   84     7   1
63     49     248  9.2   85     7   2
64     32     236  9.2   81     7   3
66     64     175  4.6   83     7   5
67     40     314 10.9   83     7   6
68     77     276  5.1   88     7   7
69     97     267  6.3   92     7   8
70     97     272  5.7   92     7   9
71     85     175  7.4   89     7  10
73     10     264 14.3   73     7  12
74     27     175 14.9   81     7  13
76      7      48 14.3   80     7  15
77     48     260  6.9   81     7  16
78     35     274 10.3   82     7  17
79     61     285  6.3   84     7  18
80     79     187  5.1   87     7  19
81     63     220 11.5   85     7  20
82     16       7  6.9   74     7  21
85     80     294  8.6   86     7  24
86    108     223  8.0   85     7  25
87     20      81  8.6   82     7  26
88     52      82 12.0   86     7  27
89     82     213  7.4   88     7  28
90     50     275  7.4   86     7  29
91     64     253  7.4   83     7  30
92     59     254  9.2   81     7  31
93     39      83  6.9   81     8   1
94      9      24 13.8   81     8   2
95     16      77  7.4   82     8   3
99    122     255  4.0   89     8   7
100    89     229 10.3   90     8   8
101   110     207  8.0   90     8   9
104    44     192 11.5   86     8  12
105    28     273 11.5   82     8  13
106    65     157  9.7   80     8  14
108    22      71 10.3   77     8  16
109    59      51  6.3   79     8  17
110    23     115  7.4   76     8  18
111    31     244 10.9   78     8  19
112    44     190 10.3   78     8  20
113    21     259 15.5   77     8  21
114     9      36 14.3   72     8  22
116    45     212  9.7   79     8  24
117   168     238  3.4   81     8  25
118    73     215  8.0   86     8  26
120    76     203  9.7   97     8  28
121   118     225  2.3   94     8  29
122    84     237  6.3   96     8  30
123    85     188  6.3   94     8  31
124    96     167  6.9   91     9   1
125    78     197  5.1   92     9   2
126    73     183  2.8   93     9   3
127    91     189  4.6   93     9   4
128    47      95  7.4   87     9   5
129    32      92 15.5   84     9   6
130    20     252 10.9   80     9   7
131    23     220 10.3   78     9   8
132    21     230 10.9   75     9   9
133    24     259  9.7   73     9  10
134    44     236 14.9   81     9  11
135    21     259 15.5   76     9  12
136    28     238  6.3   77     9  13
137     9      24 10.9   71     9  14
138    13     112 11.5   71     9  15
139    46     237  6.9   78     9  16
140    18     224 13.8   67     9  17
141    13      27 10.3   76     9  18
142    24     238 10.3   68     9  19
143    16     201  8.0   82     9  20
144    13     238 12.6   64     9  21
145    23      14  9.2   71     9  22
146    36     139 10.3   81     9  23
147     7      49 10.3   69     9  24
148    14      20 16.6   63     9  25
149    30     193  6.9   70     9  26
151    14     191 14.3   75     9  28
152    18     131  8.0   76     9  29
153    20     223 11.5   68     9  30

Ahora sí puedo sacar la media de "Ozone" en aquellas observaciones en que no existia ningun NA

> mean(complete$Ozone)
[1] 42.0991

Aunque hay una forma mas directa de sacar la media sin crear un data frame de valores completos. Se puede utilizar el data frame 'en bruto' solo espeficando que se deben omitir los valores NA al momento del calculo:

> mean(na.omit(airquality)$Ozone)
[1] 42.0991
Sin embargo hay observaciones que sí tienen valores en "Ozone" pero que quizas no tengan valores en otras variables, por lo que na.omit() y complete.cases() van a dear fuera a toda la fila.

Para calcular la media con todos los valores de Ozone, asi falten valores en otras variables, se realiza de la siguiente manera:

> mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)
[1] 42.12931


domingo, 14 de septiembre de 2014

R: Tercer proyecto de Coursera "Correlation"

El tercero consistía en una funcion para crean un listado con las correlaciones entre dos variables en cada archivo de un directorio, con un umbral de casos completos.

corr <- function(directory, threshold = 0) {
 
  file_list = list.files(directory)
  found = FALSE
 
  for (file in file_list){
    current_file = read.csv(paste(directory,"/", file, sep =""))
    observed_cases = sum(complete.cases(current_file))
    if (observed_cases >= threshold) {
      found = TRUE
      data_frame = na.omit(current_file)
      if (!exists("cor_vector")){
        cor_vector = cor(data_frame$sulfate, data_frame$nitrate)
      }else{
        temp_vector = cor(data_frame$sulfate, data_frame$nitrate)
        cor_vector = c(cor_vector, temp_vector)
        rm(temp_vector)
      }
 
    }
   
  }
  if(found==TRUE){cor_vector = cor_vector[-1]}
 
}

R: Segundo proyecto de Coursera 'Complete'

El segundo deber consistía en crea una función que genere un data frame indicando cuantas observaciones completas contiene cada archivo de un directorio:

complete = function(directory, iden=1:332){
  file_list = list.files(directory)
  for (file in file_list) {
    x = read.csv(paste(directory,"/",file, sep =""))
    if (x[1,4] %in% iden){
      monitor = x[1,4]
      complete_cases = sum(complete.cases(x))   
      if (!exists("data_frame")){
        data_frame = data.frame(id=monitor, nobs = complete_cases) 
      } else {
        temp_data_frame = data.frame(id=monitor, nobs = complete_cases)
        data_frame = rbind(data_frame, temp_data_frame)
        rm(temp_data_frame)
      }
    }
  }
 
  for (value in iden){
    for (rows in seq(nrow(data_frame))){
      if (data_frame[rows,1] == value){
        if (!exists("monitor_frame")){
          monitor_frame = subset(data_frame, id == value)
        }else{
          temp_monitor_frame = subset(data_frame, id==value)
          monitor_frame = rbind(monitor_frame, temp_monitor_frame)
          rm(temp_monitor_frame)
        }
        break
      }
    }
  }
  print(monitor_frame)
}

R: Proyecto de Coursera 'Pollutantmean'

Este es el primer deber, así lo hice:

pollutantmean = function(directory, pollutant, id = 1:332){
 
  file_list = list.files(directory)
 
  for (file in file_list) {
    if (!exists("data_frame")) {
      data_frame = read.csv(paste(directory,"/", file, sep = ""), header= TRUE)
       
    } else {
      temp_data = read.csv(paste(directory,"/", file, sep=""), header = TRUE)
      data_frame = rbind(data_frame, temp_data)
      rm(temp_data)
           
    }
   
  }
 
  good = complete.cases(data_frame)
  complete_data_frame = data_frame[good, ]
 
  monitor_filter = subset(complete_data_frame, ID %in% id)
 
  mean(monitor_filter[, pollutant])
}

domingo, 7 de septiembre de 2014

Python: Crear un listado con cada letra de una palabra

>>> #primero creo la variable con la  cadena de texto:

>>> ruben = "ruben dario torres macias"
>>> ruben
'ruben dario torres macias'


>>> #ahora remuevo los espacios

>>> ruben =ruben.replace(" ", "")
>>> ruben
'rubendariotorresmacias'


>>> #ahora creo una lista vacia donde almacenaré las letras:

... letras =[]

>>> #para leer cada letra hago un subset en cada posicion de la variable 'ruben'

... for l in range(0, len(ruben)):
...     letras.append(ruben[l])
...
>>> letras
['r', 'u', 'b', 'e', 'n', 'd', 'a', 'r', 'i', 'o', 't', 'o', 'r', 'r', 'e', 's', 'm', 'a', 'c', 'i', 'a', 's']

martes, 2 de septiembre de 2014

Python: Como contar el numero de veces que un elemento aparece en una lista. Funcion collections.Counter()

Tengo un listado como por ejemplo:

1
2
3
4
4
5
6
6
7
8
9
9
10
11
12
12
12
13
14
14
15
15
15

Deseo contar cuantas veces se ha repetido cada numero:

Mi archivo se llama dictionary.txt, pimero creo una lista:

>>> lista = [item for item in open('dictionary.txt').readlines()]
>>> lista
['1\n', '2\n', '3\n', '4\n', '4\n', '5\n', '6\n', '6\n', '7\n', '8\n', '9\n', '9
\n', '10\n', '11\n', '12\n', '12\n', '12\n', '13\n', '14\n', '14\n', '15\n', '15
\n', '15']





Sin embargo al final de cada lista me aparece un simbolo de final de linea, el cual elimino de la siguiente manera:

>>> for item in lista:
...     if '\n'in item:
...             lista[lista.index(item)]=item.replace('\n', '')
...
>>> lista
['1', '2', '3', '4', '4', '5', '6', '6', '7', '8', '9', '9', '10', '11', '12', '
12', '12', '13', '14', '14', '15', '15', '15']


Ahora lo maravilloso, en el modulo collections existe una funcion llamada Counter, que crea un diccionario con los elementos de una lista y cuenta el numero de ocurrencias:

>>> diccionario= collections.Counter(lista)
>>>
>>> diccionario
Counter({'12': 3, '15': 3, '14': 2, '4': 2, '6': 2, '9': 2, '11': 1, '10': 1, '1
3': 1, '1': 1, '3': 1, '2': 1, '5': 1, '7': 1, '8': 1})


Si no te gusta que al comienzo aparezca la palabra Counter, pues conviertelo a diccionario con la funcion dict()

>>> diccionario = dict(diccionario)
>>> diccionario
{'11': 1, '10': 1, '13': 1, '12': 3, '15': 3, '14': 2, '1': 1, '3': 1, '2': 1, '
5': 1, '4': 2, '7': 1, '6': 2, '9': 2, '8': 1}
>>>