La solicitud

De Daniel Brooks, Director de Operaciones
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
cityn_customerspendiente - 10 filas, ordenadas como se pidependiente
Tu código
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Solución de referencia
| customer_id | first_name | last_name | city | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle |
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Lo que recibe Daniel, y por qué
DataFrames
Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.
customers2,018 filas · 9 columnas
customer_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarcharemailvarcharcityvarcharstatevarcharsignup_datedatesegmentvarcharreferral_sourcevarchar
| customer_id | first_name | last_name | city | state | signup_date | segment | referral_source | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco | CA | 2022-06-02 | consumer | search |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta | GA | 2022-06-02 | consumer | NaN |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles | CA | 2022-06-04 | business | NaN |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle | WA | 2022-06-06 | business | |
| 5 | Kyle | Jimenez | kjimenez27@yahoo.com | Indianapolis | IN | 2022-06-07 | consumer | NaN |
products120 filas · 8 columnas
product_idintegernamevarcharcategoryvarcharsubcategoryvarcharunit_pricedecimalunit_costdecimallaunched_ondateis_activeboolean
| product_id | name | category | subcategory | unit_price | unit_cost | launched_on | is_active |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 | NaN | 2023-09-11 | true |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 | 503.50 | 2024-05-16 | true |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 | 429.87 | 2023-05-27 | true |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 | 214.70 | 2022-12-20 | true |
| 105 | Avery Leather Bed Frame | Furniture | Beds | 449.00 | 232.70 | 2021-08-31 | true |
orders12,000 filas · 7 columnas
order_idintegercustomer_idintegerorder_datetimestampstatusvarcharchannelvarcharshipping_feedecimalcoupon_codevarchar
| order_id | customer_id | order_date | status | channel | shipping_fee | coupon_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web | 0.00 | NaN |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web | 0.00 | NaN |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1005 | 82 | 2023-01-02 11:43:36 | completed | web | 0.00 | WELCOME10 |
order_items30,338 filas · 6 columnas
order_item_idintegerorder_idintegerproduct_idintegerquantityintegerunit_pricedecimaldiscount_pctdecimal
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | unit_price | discount_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 121 | 9 | 31.99 | 0.00 |
| 2 | 1001 | 154 | 3 | 11.99 | 0.00 |
| 3 | 1002 | 154 | 4 | 11.99 | 0.00 |
| 4 | 1002 | 194 | 1 | 149.00 | 0.00 |
| 5 | 1002 | 193 | 2 | 19.99 | 0.00 |
returns1,673 filas · 5 columnas
return_idintegerorder_item_idintegerreturned_ondatereasonvarcharrefund_amountdecimal
| return_id | order_item_id | returned_on | reason | refund_amount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | 2023-01-10 | damaged | 83.69 |
| 2 | 42 | 2023-01-10 | wrong_item | 19.99 |
| 3 | 105 | 2023-01-14 | wrong_item | 10.99 |
| 4 | 24 | 2023-01-16 | changed_mind | 26.99 |
| 5 | 126 | 2023-01-16 | late | 20.99 |
employees60 filas · 8 columnas
employee_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarchardepartmentvarchartitlevarcharmanager_idintegerhire_datedatesalaryinteger
| employee_id | first_name | last_name | department | title | manager_id | hire_date | salary |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Catherine | Hale | Executive | Chief Executive Officer | NaN | 2016-03-01 | 285000 |
| 2 | Robert | Kim | Executive | Chief Operating Officer | 1 | 2017-01-09 | 235000 |
| 3 | Megan | Collins | Sales | Head of Sales | 1 | 2018-04-16 | 172000 |
| 4 | Chloe | Gutierrez | Sales | Account Executive | 3 | 2020-01-21 | 72000 |
| 5 | Frank | Bell | Sales | Account Executive | 3 | 2023-05-21 | 73000 |
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
session_idintegercustomer_idintegerstarted_attimestampdevicevarcharsourcevarcharpages_viewedintegerconvertedboolean
| session_id | customer_id | started_at | device | source | pages_viewed | converted |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NaN | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid | 1 | false |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid | 1 | false |
| 3 | NaN | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct | 7 | false |
| 4 | NaN | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic | 3 | false |
| 5 | NaN | 2023-01-01 13:06:21 | mobile | social | 2 | false |
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
spend_datedatechannelvarcharamountdecimal
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
| 2023-01-02 | 64.13 |
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.
¡Linterna encendida!
Practicaste: str accessorstriptitlevalue countsnormalisationtie breaking
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
