Summary  
Demonstrates how to use boolean expressions to filter and select subsets of data from collections based on conditional criteria.

General domain of usage  
Data analysis

Para destacar en programación, siempre es necesario practicar. Por lo tanto, en esta tarea también debes memorizar las funciones del capítulo anterior. Si no dominas bien las funciones del último capítulo, consulta las pistas para repasarlas.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


def frames_equal_ignore_col_order(df1, df2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑ ÑÑÐ²Ð½ÑÑÑÑ DataFrame Ð½ÐµÐ·Ð°Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ´ Ð¿Ð¾ÑÑÐ´ÐºÑ ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ðº."""
    if set(df1.columns) != set(df2.columns):
        return False
    common_cols = sorted(df1.columns)
    df1_sorted = df1[common_cols].reset_index(drop=True)
    df2_sorted = df2[common_cols].reset_index(drop=True)
    return df1_sorted.equals(df2_sorted)


class TestExtraction(unittest.TestCase):
    def test_extract_columns(self):
        """
        1. Extract all rows from columns 'name' and 'hazardous' using .loc[].
        """
        import user_code
        df = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/planet"
        )
        ref = df.loc[:, ["name", "hazardous"]]

        condition = (
            hasattr(user_code, "data_extracted")
            and isinstance(user_code.data_extracted, pd.DataFrame)
            and frames_equal_ignore_col_order(user_code.data_extracted, ref)
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Columns 'name' and 'hazardous' are extracted correctly using .loc[].",
            "The extraction of 'name' and 'hazardous' columns is incorrect."
        )


class TestFiltering(unittest.TestCase):
    def test_filter_true_rows(self):
        """
        2. Filter rows where 'hazardous' is True.
        """
        import user_code
        ref = user_code.data_extracted.loc[user_code.data_extracted["hazardous"] == True]

        condition = (
            hasattr(user_code, "data_filtered")
            and isinstance(user_code.data_filtered, pd.DataFrame)
            and frames_equal_ignore_col_order(user_code.data_filtered, ref)
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Rows where 'hazardous' == True are filtered correctly.",
            "Filtering by 'hazardous' == True is incorrect."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_print_output(self):
        """
        3. Output the first five rows of data_filtered using .head().
        """
        import user_code

        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data_filtered.head())
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The output displays the first five rows of 'data_filtered' correctly.",
            "The 'data_filtered' dataset is not printed correctly. Use print(data_filtered.head())."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Este curso contiene muchas funciones útiles para un futuro analista de datos. Aprenderás diferentes formas de extraer datos e incluso establecer condiciones sobre ellos. Después de esto, estarás familiarizado con los métodos de agrupación de datos. Además, aprenderás cómo preprocesar datos. Cada sección tiene su propio conjunto de datos, lo que hace que el curso sea atractivo.

Esta sección te enseñará cómo mostrar columnas específicas por sus títulos o índices. Además, te familiarizarás con las formas en que puedes seleccionar filas por índices.

Aquí aprenderás cómo extraer datos que cumplen condiciones específicas. Además, aprenderás cómo combinarlas e incluso crear tus propias condiciones.

En esta sección, ampliarás tus conocimientos sobre cómo establecer diferentes condiciones de datos. Aprenderás a verificar si tus datos se encuentran en una lista definida de valores o entre dos valores. También aprenderás a encontrar los valores más grandes y más pequeños.

Esta sección es una de las más fascinantes del curso. Aquí aprenderás cómo agrupar datos de diferentes maneras. Te ayudará a trabajar como analista de datos para descubrir información sobre grupos de datos específicos.

Esta sección es una de las más significativas para un analista de datos porque si los datos contienen valores faltantes o en un formato incorrecto, será imposible trabajar con ellos. Por lo tanto, aquí aprenderás cómo tratar con dichos valores inapropiados.

Selección de Datos Basada en Condición

Solución