1. Faro

Nivel 6 · Nuestras ciudades principales, contadas bien

La solicitud

De Daniel Brooks, Director de Operaciones

“Estamos eligiendo ciudades para la entrega el mismo día. Dame nuestras diez ciudades con más clientes. La última vez la lista tenía Chicago dos veces, así que limpia primero los nombres.”

Tu objetivo

Limpia city en customers quitando espacios y pasándola a formato título (title case). Asigna a result un DataFrame con las columnas city (el nombre limpio) y n_customers, para las 10 ciudades con más clientes, ordenado por n_customers descendente y luego por city ascendente, con el índice reiniciado. Los clientes con ciudad ausente se dejan fuera.

  • Usa el DataFrame customerspendiente
  • Muestra exactamente city n_customerspendiente
  • 10 filas, ordenadas como se pidependiente

Tu código

Python

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    ResultadoVista previa de customers · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcity
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan Francisco
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlanta
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos Angeles
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattle

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

    DataFrames

    Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.

    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNaN
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNaN
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNaN
    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NaN2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NaN
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NaN
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNaN2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NaN2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NaN2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NaN2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NaN2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13

    La lección

    Una ciudad, muchas grafías

    customers["city"] fue escrita por personas, y se nota. New York aparece como New York, NEW YORK y new york, a veces con espacios alrededor. Para pandas son valores distintos, así que cualquier recuento parte la ciudad en pedazos:

    customers["city"].nunique()                              # 129
    customers["city"].str.strip().str.title().nunique()      # 61

    .str.strip() quita los espacios de ambos extremos, y .str.title() pone en mayúscula la primera letra de cada palabra y el resto en minúscula. Juntos llevan todas las grafías a un único nombre limpio. Comprobar nunique() antes y después es una forma rápida de ver cuánto unificó la limpieza. Mira también una vez los valores limpios: title() puede estropear nombres como “McAllen” y dejarlo en “Mcallen”. En esta tabla los 61 nombres limpios, St. Louis incluida, salen bien.

    Cuenta, y luego clasifica con un desempate

    Tras limpiar, un groupby con recuento por ciudad da las cifras que quiere Daniel:

    ciudad recuento en bruto recuento limpio
    New York 175 181
    Los Angeles 123 124
    Chicago 102 106
    Dallas 78 83

    La columna en bruto subestima todas las ciudades grandes, porque las variantes se cuentan por separado. La clasificación limpia también cambia posiciones más abajo: Philadelphia (64) pasa por delante de Miami (63).

    Phoenix y Boston tienen ambas 58 clientes, justo en el borde de las diez primeras. Ordenar solo por n_customers dejaría su orden al azar. Añadir city como segunda clave, ascendente, hace que Boston sea novena y Phoenix décima siempre, y Atlanta (57) se queda justo fuera de la lista.

    Ciudades ausentes

    14 clientes no tienen ciudad. Aparecen como NaN, y groupby deja fuera las claves NaN por defecto, que es lo que necesita Daniel: no puedes entregar el mismo día en una ciudad desconocida. Si alguna vez necesitas contarlos, customers["city"].isna().sum() da 14.

    Errores comunes

    • Contar antes de limpiar, de modo que New York aparece como varias ciudades más pequeñas.
    • Usar .str.upper() o .str.lower() y que luego no coincidan los nombres esperados: el ticket pide formato título.
    • Llamar a .strip() sin .str, lo que falla en una Series.
    • Olvidar el desempate por city.

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