<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>panel | Carlos Mendez</title><link>https://carlos-mendez.org/es/tag/panel/</link><atom:link href="https://carlos-mendez.org/es/tag/panel/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>panel</description><generator>Wowchemy (https://wowchemy.com)</generator><language>es-es</language><copyright>© 2018–2026 Carlos Mendez. All rights reserved.</copyright><lastBuildDate>Thu, 18 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://carlos-mendez.org/media/icon_huedfae549300b4ca5d201a9bd09a3ecd5_79625_512x512_fill_lanczos_center_3.png</url><title>panel</title><link>https://carlos-mendez.org/es/tag/panel/</link></image><item><title>expdpy</title><link>https://carlos-mendez.org/es/projects/expdpy/</link><pubDate>Thu, 18 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://carlos-mendez.org/es/projects/expdpy/</guid><description>&lt;h2 id="expdpy-explorar-datos-de-panel-de-forma-interactiva">expdpy: explorar datos de panel de forma interactiva&lt;/h2>
&lt;p>&lt;strong>expdpy&lt;/strong> es un conjunto de herramientas de análisis exploratorio de datos para datos de panel y de corte transversal, construido sobre herramientas modernas de Python (Plotly, pyfixest y Great Tables). Combina funciones analíticas componibles con dos aplicaciones web sin código, y es una adaptación a Python del paquete de R ExPanDaR.&lt;/p>
&lt;h3 id="primeros-pasos">Primeros pasos&lt;/h3>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;strong>&lt;a href="https://colab.research.google.com/github/cmg777/expdpy/blob/main/notebooks/quickstart.ipynb" target="_blank" rel="noopener">Cuaderno de inicio rápido (Colab)&lt;/a>&lt;/strong> — ejecute el paquete de principio a fin en su navegador, sin necesidad de instalación.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>&lt;a href="https://expdpy.streamlit.app/" target="_blank" rel="noopener">Aplicación en línea (Streamlit)&lt;/a>&lt;/strong> — explore los conjuntos de datos incluidos sin escribir código.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>&lt;a href="https://cmg777.github.io/expdpy/reference/" target="_blank" rel="noopener">Referencia de la API&lt;/a>&lt;/strong> — documentación completa a nivel de funciones.&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h3 id="qué-hace">Qué hace&lt;/h3>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;strong>Explorar&lt;/strong> — estadísticas descriptivas, matrices de correlación, observaciones extremas, histogramas, tendencias temporales y por cuantiles, gráficos de barras/violín por grupos y diagramas de dispersión con suavizado LOESS opcional.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Modelar&lt;/strong> — efectos fijos multidireccionales con errores estándar agrupados (clustered), tablas de regresión con calidad de publicación, gráficos de regresión parcial de Frisch–Waugh–Lovell y tratamiento de valores atípicos (winsorización/truncamiento).&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Reproducir&lt;/strong> — exporte cualquier sesión como cuaderno de Jupyter, script de Python o conjunto de datos preparado, y traslade las configuraciones entre las aplicaciones.&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h3 id="una-muestra-rápida">Una muestra rápida&lt;/h3>
&lt;pre>&lt;code class="language-python">import expdpy as ex
from expdpy.data import load_kuznets
df = load_kuznets() # panel sintético de 80 países
ex.prepare_scatter_plot(
df, x=&amp;quot;log_gdp_pc&amp;quot;, y=&amp;quot;gini_regional&amp;quot;, color=&amp;quot;continent&amp;quot;, size=&amp;quot;population&amp;quot;, loess=1
).show()
&lt;/code>&lt;/pre>
&lt;h3 id="dos-aplicaciones-sin-código">Dos aplicaciones sin código&lt;/h3>
&lt;p>Los mismos análisis están disponibles en el navegador mediante una aplicación &lt;strong>Streamlit&lt;/strong> multipágina (desplegable en la nube) y una aplicación &lt;strong>Shiny para Python&lt;/strong> de vista única, sin necesidad de programar.&lt;/p>
&lt;h3 id="datos-de-ejemplo">Datos de ejemplo&lt;/h3>
&lt;p>expdpy incluye un panel sintético &lt;strong>Kuznets&lt;/strong> (80 países, 2015–2025) para ilustrar curvas de desigualdad en forma de N, además del conjunto de datos &lt;strong>Gapminder&lt;/strong>.&lt;/p>
&lt;h3 id="instalación">Instalación&lt;/h3>
&lt;pre>&lt;code class="language-bash">pip install &amp;quot;git+https://github.com/cmg777/expdpy.git&amp;quot;
&lt;/code>&lt;/pre>
&lt;p>expdpy es una adaptación a Python del paquete de R &lt;a href="https://github.com/joachim-gassen/ExPanDaR" target="_blank" rel="noopener">ExPanDaR&lt;/a> de Joachim Gassen y el proyecto TRR 266; por favor, cite el trabajo original en sus investigaciones. Distribuido bajo la Licencia MIT.&lt;/p></description></item></channel></rss>