# Referencias y de dónde salió cada cosa

URL canónica: https://missyera.com/guias/python-desde-cero/referencias/
Última actualización: 2026-11-14
Autora: Gera Flores (Miss Yera)

> **Respuesta corta**
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> Acá está de dónde salió cada cosa de este libro: la documentación oficial de Python, pandas, NumPy y matplotlib, los PEP que se citan, las referencias técnicas de los decimales, de Unicode y de las reglas de visualización, y cuatro libros que a mí me sirvieron de verdad para seguir después. Si algo te sorprendió en un capítulo, la fuente está acá.

Capítulo 17 de 17 del libro [Python desde cero](https://missyera.com/guias/python-desde-cero.md).

## Hola! Aquí está de dónde sale cada cosa

Cuando quieras ir más allá de este libro, la documentación oficial es siempre la fuente correcta. Los tutoriales de internet envejecen; `docs.python.org` no 🙂

Y abajo te dejo también qué leer después, y las fuentes de las tres cosas que este libro afirma y que no salen de mi cabeza.

Y cuando cierres esta página, la pregunta que de verdad importa es una: **¿qué archivo de tu trabajo vas a abrir primero con Python?** Ese es el que te va a enseñar 💜

## Qué leer después

Cuatro que son excelentes. Si terminaste este libro, cualquiera de ellos es un buen siguiente paso.

| Libro | Autoría | Para qué |
|---|---|---|
| *Python Crash Course* (3ª ed., 2023) | Eric Matthes, No Starch Press | Python desde cero con tres proyectos grandes al final |
| *Python for Data Analysis* (3ª ed., 2022) | Wes McKinney, O'Reilly | pandas contado por quien lo creó |
| *Hands-On Machine Learning* (3ª ed., 2022) | Aurélien Géron, O'Reilly | Machine learning aplicado, el estándar del área |
| *Mathematics for Machine Learning* (2020) | Deisenroth, Faisal y Ong, Cambridge University Press | Las matemáticas de debajo. [Gratis en línea](https://mml-book.github.io/) |

Están en inglés los cuatro, para que lo sepas antes de comprarlos. El de matemáticas es gratis y legal en la web de sus autores.

## Documentación oficial

Esta es la que hay que consultar cuando algo no funciona, antes que cualquier foro.

- 🐍 [Documentación de Python en español](https://docs.python.org/es/3/). Sí, está traducida, y bastante bien.
- 📘 [El tutorial oficial de Python](https://docs.python.org/es/3/tutorial/). Gratis y mejor que la mayoría de cursos pagos.
- 🐼 [Documentación de pandas](https://pandas.pydata.org/docs/), y en particular su [10 minutos con pandas](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html).
- 🔢 [Documentación de NumPy](https://numpy.org/doc/stable/).
- 📊 [Documentación de matplotlib](https://matplotlib.org/stable/), con su [galería de ejemplos](https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html), que es por donde yo empiezo siempre.
- 📗 [Documentación de openpyxl](https://openpyxl.readthedocs.io/), para lo de Excel del capítulo 10.
- 🧪 [Documentación de scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/), que no se usa en este libro pero es el paso siguiente.

## Los PEP que se citan

Un PEP es una propuesta de mejora de Python, y algunos son documentos fundacionales que vale la pena leer aunque no programes todavía.

- 📏 [PEP 8, guía de estilo](https://peps.python.org/pep-0008/). De ahí salen los cuatro espacios de sangría del capítulo 5 y el snake_case del capítulo 3.
- 📝 [PEP 257, convenciones de docstrings](https://peps.python.org/pep-0257/). La base del capítulo 6.
- ✨ [PEP 498, f-strings](https://peps.python.org/pep-0498/). Lo del capítulo 3.
- 🐍 [PEP 20, el Zen de Python](https://peps.python.org/pep-0020/). Diecinueve frases sobre cómo debería escribirse el código. Se lee en dos minutos y se entiende durante años.

Ese último lo puedes ver desde tu propio Python:

```
import this
```

Lo dejo sin salida a propósito, para que lo corras tú 😄

## Lo técnico, con su fuente

- 💸 **Los decimales del capítulo 3.** El comportamiento sale del estándar IEEE 754 de números de coma flotante, y Python lo explica en [Aritmética de punto flotante: problemas y limitaciones](https://docs.python.org/es/3/tutorial/floatingpoint.html). Para dinero, el módulo [`decimal`](https://docs.python.org/es/3/library/decimal.html).
- 🌍 **La codificación del capítulo 10.** El estándar es [Unicode](https://home.unicode.org/), y Python trae su propio [cómo hacerlo con Unicode](https://docs.python.org/es/3/howto/unicode.html), que es de lo mejor escrito sobre el tema.
- 📈 **Las reglas de gráficos del capítulo 15.** La idea de quitar todo lo que no aporta viene del trabajo de Edward Tufte en *The Visual Display of Quantitative Information* (Graphics Press, 1983). La regla de que el eje de barras empiece en cero es consenso de la disciplina y está en cualquier manual serio de visualización.

## Sobre los datos de este libro

El archivo `ventas-miss-yera.csv` con el que corre todo el libro es **sintético**: lo generé yo con un script, y no contiene datos de ningún cliente ni de ninguna empresa real 🔒

Y está hecho a propósito con los defectos que traen los datos de verdad: fechas en dos formatos, la ciudad escrita de cuatro maneras, montos con coma decimal, filas duplicadas y tres tipos distintos de valor faltante. Eso es lo que lo hace útil para aprender, porque un archivo limpio no enseña nada de lo que después te va a pasar.

Puedes usarlo para lo que quieras: practicar, dar clase, hacer tu portafolio. Está para eso 💜

Los archivos del libro

[Dataset (CSV)](https://missyera.com/static/datasets/ventas-miss-yera.csv) [Cuaderno de Colab](https://missyera.com/static/cuadernos/python-desde-cero.ipynb)

## Cómo citar este libro

Si lo usas en una clase, en un trabajo o en un artículo, con esto basta:

```
Flores, G. (Miss Yera). (2026). Python desde cero.
https://missyera.com/guias/python-desde-cero/
```

Y si te sirvió para enseñar, escríbeme y cuéntame. Me encanta saber dónde termina esto 🌸

## Los otros libros

Este libro es uno de varios y todos se leen igual, con su código corriendo:

- 🗃️ [SQL desde cero](https://missyera.com/guias/sql-desde-cero/), para traer los datos de donde de verdad están.
- 📐 [Estadística desde cero](https://missyera.com/guias/estadistica-desde-cero/), para saber si una diferencia es real o es ruido.
- 🤖 [Machine learning desde cero](https://missyera.com/guias/machine-learning-desde-cero/), cuando la pregunta pase de qué pasó a qué va a pasar.
- 🧠 [Deep learning desde cero](https://missyera.com/guias/deep-learning-desde-cero/), de la neurona al transformer.
- 📊 [Excel desde cero](https://missyera.com/guias/excel-desde-cero/) y [Power BI desde cero](https://missyera.com/guias/power-bi-desde-cero/), si el camino empieza antes.
- 💼 [Cómo ser analista de datos](https://missyera.com/blog/ser-analista-de-datos/), que es a dónde lleva todo esto.

Gracias por haber llegado hasta el final 💜

Que tengas un hermoso día! 🌟

Chau, chau. Bye, bye. 🐣

## Seguir leyendo

- Anterior: [De datos sucios a una conclusión](https://missyera.com/guias/python-desde-cero/proyecto-final.md)

## Contacto

- Diagnóstico de 30 minutos con Miss Yera: https://calendly.com/soymissyera/reunion-con-yera
- Correo: hola@missyera.com
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