Libreoffice, offset, address, cell, Como obtener el valor de una celda de forma indirecta con funciones.

  =offset(a3,0,1) . Si avanzamos 0 filas y 1 columna obtenemos el dato de a4.

 Para hacerlo siempre en vez de con a3 con la misma celda donde se pone la función offset utilizamos:

=INDIRECT(ADDRESS(CELL("row"),CELL("col")+1))

Cómo transponer una columna en una fila en LibreOffice usando una fórmula (archivo formato .ods)

      Para transponer una columna en una fila en LibreOffice usando una formula. Utilizaremos la siguiente función:

=INDEX($A$1:$A$7,COLUMNS($C$1:C$1))

La primera matriz seleccionada esta toda fija con $. Es la columna de valores a transponer en fila. El primer valor de COLUMNS es el primer valor donde va a empezar la la fila con los valores de la columna que sera fijo con $. 

Cómo invertir columnas en LibreOffice usando una fórmula (archivo formato .ods)

     Para invertir columnas en LibreOffice usando una formula. Utilizaremos la siguiente función:

=INDEX($A$1:$A$7,ROWS(A1:$A$7))

Obtiene el valor (INDEX) en la seleccion A1:A7 de la fila numero igual al numero de columnas (ROWS) de la seleccion.

Los valores de la primera seleccion los mantenemos fijos con $ en la letra de columna y el numero de fila. En la segunda seleccion de ROWS dejamos libre el primer valor y fijamos fijo el segundo para que cuando corramos hacia abajo vayan apareciendo los siguientes valores

Descargar datos de Yahoo finance con PYTHON

 Instalar el modulo yahoo_fin

pip install yahoo_fin

Ejemplo de descargar datos (precio apertura, maximo, minimo, cierre, cierre ajustado, volumen) S&P 500:

from yahoo_fin.stock_info import get_data

sp500_data = get_data('^GSPC')

print(sp500_data)

Resultado:

open high low close adjclose \ 1970-03-25 0.000000 91.070000 88.110001 89.769997 89.769997 1970-03-26 0.000000 90.650002 89.180000 89.919998 89.919998 1970-03-30 0.000000 90.410004 88.910004 89.629997 89.629997 1970-03-31 0.000000 90.169998 88.849998 89.629997 89.629997 1970-04-01 0.000000 90.620003 89.300003 90.070000 90.070000 ... ... ... ... ... ... 2022-02-07 4505.750000 4521.859863 4471.470215 4483.870117 4483.870117 2022-02-08 4480.020020 4531.319824 4465.399902 4521.540039 4521.540039 2022-02-09 4547.000000 4590.029785 4547.000000 4587.180176 4587.180176 2022-02-10 4553.240234 4588.919922 4484.310059 4504.080078 4504.080078 2022-02-11 4506.270020 4515.200195 4501.529785 4504.939941 4504.939941 volume ticker 1970-03-25 17500000 ^GSPC 1970-03-26 11350000 ^GSPC 1970-03-30 9600000 ^GSPC 1970-03-31 8370000 ^GSPC 1970-04-01 9810000 ^GSPC ... ... ... 2022-02-07 3291600000 ^GSPC 2022-02-08 3509330000 ^GSPC 2022-02-09 3662810000 ^GSPC 2022-02-10 4490500000 ^GSPC

Codigo programa descargar a partir de una fecha:

from yahoo_fin.stock_info import get_data

de1999 = get_data('^GSPC' , start_date = '01/01/1999')

print(de1999)

Resultado:

open high low close adjclose \ 1999-01-04 1229.229980 1248.810059 1219.099976 1228.099976 1228.099976 1999-01-05 1228.099976 1246.109985 1228.099976 1244.780029 1244.780029 1999-01-06 1244.780029 1272.500000 1244.780029 1272.339966 1272.339966 1999-01-07 1272.339966 1272.339966 1257.680054 1269.729980 1269.729980 1999-01-08 1269.729980 1278.239990 1261.819946 1275.089966 1275.089966 ... ... ... ... ... ... 2022-02-07 4505.750000 4521.859863 4471.470215 4483.870117 4483.870117 2022-02-08 4480.020020 4531.319824 4465.399902 4521.540039 4521.540039 2022-02-09 4547.000000 4590.029785 4547.000000 4587.180176 4587.180176 2022-02-10 4553.240234 4588.919922 4484.310059 4504.080078 4504.080078 2022-02-11 4506.270020 4526.330078 4501.529785 4519.910156 4519.910156 volume ticker 1999-01-04 877000000 ^GSPC 1999-01-05 775000000 ^GSPC 1999-01-06 986900000 ^GSPC 1999-01-07 863000000 ^GSPC 1999-01-08 937800000 ^GSPC ... ... ... 2022-02-07 3291600000 ^GSPC 2022-02-08 3509330000 ^GSPC 2022-02-09 3662810000 ^GSPC 2022-02-10 4490500000 ^GSPC 2022-02-11 269992049 ^GSPC

Operaciones de matrices con Pandas en Python

 Obtener el dato de una celda de una matriz pandas_matriz: pandas_matriz.iloc[fila,columna]

Operaciones con filas con Pandas /Python: 

        obtener filas: pandas_matriz.iloc[numerofila]

                 grupo seguido de filas: pandas_matriz.iloc[primera_fila:ultima_fila]

                  grupo alternado de filas: pandas_matriz.iloc[[primerafila,segundafila,quintafila]]

                   Seleccionar filas con un valor de columna: pandas_matriz.loc[:,columna]==valorcolumna

                   Primeras filas: panda_matriz.head()

                    Ultimas filas: panda_matriz.tail()

Operaciones con columnas  con Pandas /Python: 

    obtener columnas: pandas_matriz.iloc[:,columna]

                primera columna: pandas_matriz.iloc[:,0]

                ultima columna:  pandas_matriz.iloc[:,-1]

                grupo seguido de columnas: pandas_matriz.iloc[:,primera_fila:ultima_fila]

                grupo alternado de columnas: pandas_matriz.iloc[:,[primeracolumna,segundacolumna,quintacolumna]]

Listar valores de las columnas de la matriz: list(pandas_matrix.columns.values)

Obtener el nombre de la primera columna: pandas_matrix.columns[0]

Operaciones con indices con Pandas /Python:       

Obtener primer dato indice / indice de filas: pandas_matrix.index[0]

Borrar primera fila de la matriz: pandas_matrix.drop(pandas.matrix.index[0])

Listar valores indice de la matriz: list(pandas_matrix.index.values)

Recorrer las filas de las columnas:

for x in range(len(pandas_matriz.index)): print(pandas_matriz["nombre_columna"].iloc[x])

Acceder a un dato de una celda por numero entero fila columna: pandas_matriz.iat[numero_fila,numero_columna]       

Remplazar dato en una matriz: pandas_matriz.replace(to_replace='valor',value='nuevo valor',regex=True).astype(float)

Operaciones con matrices con Pandas /Python: 

Multiplicar dos matrices: matriz1.dot(matriz2)

Trasponer una matriz: pandas_matriz.transpose()

https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-replace/

https://datatofish.com/replace-values-pandas-dataframe/

Ejemplos de la funcion condicional SI / IF en LibreOffice

Los valores A1=-3, A2=3,A3=3, B1=3,B2=-3,B3=3, en la tabla en LibreOffice. Si le aplicamos la funcion Si condicional en la tabla de LibreoOffice tendremos los siguientes resultados para los ejemplos:


=SI(A1>B1)        ----- Falso
=SI(A2>B2)        ----- Falso
=SI(A3>B3)         ----- Verdadero

=SI(A1<B1)        ----- Verdadero
=SI(A2<B2)        ----- Falso
=SI(A3<B3)         ----- Falso

=SI(A1>=B1)        ----- Falso

=SI(A2>=B2)        ----- Verdadero
=SI(A3>=B3)         ----- Verdadero

=SI(A1<=B1)        ----- Verdadero
=SI(A2<=B2)        ----- Verdadero
=SI(A3<=B3)         ----- Falso


=SI(A1<B1;A1;0)     ----- -3
=SI(A2<B2;A2;0)        ----- 0
=SI(A3<B3;A3;0)         ----- 0


=SI(A1<B1;0;A1)     ----- 0
=SI(A2<B2;0;A2)        ----- 3
=SI(A3<B3;0;A3)         ----- 3


=SI(A1<B1;"hola";"adios")     ----- hola
=SI(A2<B2;"hola";"adios")        -----  adios
=SI(A3<B3;"hola";"adios")         ----- adios


=SI(A1=B1;"hola";"adios")     ----- adios
=SI(A2=B2;"hola";"adios")        -----  adios
=SI(A3=B3;"hola";"adios")         ----- hola

Cambiar texto segun un diccionario en Python

Codigo en Python para cambiar las letras en un texto segun un diccionario, en este caso cambiamos las vocales minusculas en el texto por su correspondientes mayusculas.

Codigo en Python:

#Funcion que cambia texto segun un diccionario
def cambiar_todas(texto, dicc):
    for i, j in dicc.items():
        texto = texto.replace(i, j)
    return texto

mi_texto = 'cambiar un texto.'
#Diccionario que contiene las equivalencias entre minusculas y mayusculas de las vocales
diccvocales = {'a':'A', 'e':'E', 'i':'I', 'o':'O','u':'U' }
#Ejecutar funcion
texto = cambiar_todas(mi_texto, diccvocales)
#Visualizar texto original
print('Texto original: '+mi_texto)
#Visualizar texto cambiado
print ('Texto cambiado: '+ texto) 


Resultado:

Texto original: cambiar un texto.
Texto cambiado: cAmbIAr Un tExtO.