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Aprende Embelleciendo Tu Código | Manejo de Condiciones
Técnicas Avanzadas en Pandas

bookEmbelleciendo Tu Código

Hagamos que nuestro código sea más conveniente y legible. Por cierto, es fundamental que tu código sea comprensible para tus compañeros de trabajo.

Para simplificar el código, se puede escribir la condición primero y luego colocarla en la función .loc[]; observa el ejemplo del capítulo anterior:

# The first way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]

# The second way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]

El primer y el segundo método conducen al mismo resultado, pero el segundo es mucho más comprensible porque permite trabajar con dos condiciones por separado, y la declaración dentro de la función .loc[] ocupa menos espacio.

Tarea

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Tu tarea aquí es consolidar los conocimientos de este capítulo. Debes extraer datos sobre asteroides pequeños con una magnitud alta, o aquellos que sean peligrosos. Para ello, sigue el siguiente algoritmo:

  1. Escribe la primera condición: los valores de la columna 'est_diameter_min' son menores que 0.01. Asígnala a la variable condition_1.
  2. Escribe la segunda condición: los valores de la columna 'absolute_magnitude' son mayores que 20. Asígnala a la variable condition_2.
  3. Escribe la tercera condición: los valores de la columna 'hazardous' son iguales a False. Asígnala a la variable condition_3.
  4. Escribe la condición general que cumpla el requisito: (condition_1 and condition_2) or condition_3.

Solución

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 4
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Hagamos que nuestro código sea más conveniente y legible. Por cierto, es fundamental que tu código sea comprensible para tus compañeros de trabajo.

Para simplificar el código, se puede escribir la condición primero y luego colocarla en la función .loc[]; observa el ejemplo del capítulo anterior:

# The first way
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data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
data_extracted = data.loc[(data['est_diameter_min'] > 3.5) & (data['hazardous'] == True)]

# The second way
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet', index_col = 0)
condition_1 = data['est_diameter_min'] > 3.5
condition_2 = data['hazardous'] == True
data_extracted = data.loc[condition_1 & condition_2]

El primer y el segundo método conducen al mismo resultado, pero el segundo es mucho más comprensible porque permite trabajar con dos condiciones por separado, y la declaración dentro de la función .loc[] ocupa menos espacio.

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Tu tarea aquí es consolidar los conocimientos de este capítulo. Debes extraer datos sobre asteroides pequeños con una magnitud alta, o aquellos que sean peligrosos. Para ello, sigue el siguiente algoritmo:

  1. Escribe la primera condición: los valores de la columna 'est_diameter_min' son menores que 0.01. Asígnala a la variable condition_1.
  2. Escribe la segunda condición: los valores de la columna 'absolute_magnitude' son mayores que 20. Asígnala a la variable condition_2.
  3. Escribe la tercera condición: los valores de la columna 'hazardous' son iguales a False. Asígnala a la variable condition_3.
  4. Escribe la condición general que cumpla el requisito: (condition_1 and condition_2) or condition_3.

Solución

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¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

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