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, la práctica constante es fundamental. En esta tarea, también es necesario memorizar las funciones del capítulo anterior. Si no tienes claros los conceptos de las funciones vistas previamente, 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. Aprenderá diferentes formas de extraer datos e incluso establecer condiciones sobre ellos. Después de esto, estará familiarizado con los métodos de agrupación de datos. Además, aprenderá cómo preprocesar datos. Cada sección tiene su propio conjunto de datos, lo que hace que el curso sea interesante.

Esta sección le enseñará cómo mostrar columnas específicas por sus títulos o índices. Además, se familiarizará con las formas en que puede seleccionar filas por sus índices.

Aquí aprenderá a extraer datos que cumplen condiciones específicas. Además, aprenderá a combinarlas e incluso a crear las suyas propias.

En esta sección, ampliará su conocimiento sobre el establecimiento de diferentes condiciones de datos. Aprenderá a verificar si sus datos se encuentran en una lista definida de valores o entre dos valores. También aprenderá a encontrar los valores más grandes y más pequeños.

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

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

Selección de Datos Basada en Condición

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