1. Faro

Nivel 5 · Iluminación en un rango de precio

La solicitud

De Jordan Reyes, Director de Marketing

“Nuestra campaña «Luz por menos» cubre iluminación de $50 a $200, ambos extremos incluidos. ¿Puedes listar esos productos del más barato al más caro? En orden alfabético donde los precios coincidan, por favor.”

Tu objetivo

Asigna a result un DataFrame de productos con categoría 'Lighting' y unit_price entre 50 y 200 inclusive, con las columnas name y unit_price, ordenados por unit_price ascendente y luego name ascendente, con el índice reiniciado.

  • Usa el DataFrame productspendiente
  • Muestra exactamente name unit_pricependiente
  • 10 filas, ordenadas como se pidependiente

Tu código

Python

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    ResultadoVista previa de products · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_price
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00

    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.

    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
    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
    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

    Rangos con between

    «De $50 a $200» es un rango. Podrías escribir dos comparaciones:

    (products["unit_price"] >= 50) & (products["unit_price"] <= 200)

    between dice lo mismo con más claridad:

    products["unit_price"].between(50, 200)

    Por defecto ambos extremos se incluyen, como suele hablar la gente de los rangos. Cámbialo con inclusive="left", "right" o "neither" cuando el encargo diga «menos de $200» o «más de $50». Comprueba siempre cuál es el que quiere decir el encargo. El catálogo de Harbor & Pine tiene productos a exactamente $189 y $159, y en los catálogos reales encontrarás casos límite como un producto de $200 todo el tiempo.

    between también funciona con fechas, que usarás constantemente:

    orders[orders["order_date"].between("2025-11-01", "2025-11-30 23:59:59")]

    Filtrar por texto

    Las columnas de texto tienen un accesor .str con métodos de string vectorizados que devuelven máscaras:

    products["name"].str.contains("Lamp")              # name includes 'Lamp'
    products["name"].str.contains("lamp", case=False)  # ignore case
    products["name"].str.startswith("Oak")
    products["subcategory"].isin(["Pendants", "Chandeliers"])

    Así que «todos los productos con Brass en el nombre» es products[products["name"].str.contains("Brass")].

    Dos precauciones con str.contains:

    • Trata el patrón como una expresión regular por defecto, así que caracteres como (, . y + tienen significados especiales. Pasa regex=False para coincidir con el texto literalmente.
    • En una columna con valores que faltan, devuelve NaN para esas filas, y usar eso como máscara falla. Pasa na=False para tratar el texto que falta como «no contiene».

    Construir la respuesta

    mask = (products["category"] == "Lighting") & products["unit_price"].between(50, 200)
    (
        products.loc[mask, ["name", "unit_price"]]
        .sort_values(["unit_price", "name"])
        .reset_index(drop=True)
    )

    sort_values con una lista ordena ascendente por cada columna por defecto, que es lo que quiere este encargo.

    El precio es una instantánea

    products.unit_price es el precio de lista actual. Algunos productos subieron de precio en marzo de 2025, así que las líneas de pedido más antiguas de order_items muestran un precio pagado más bajo. Para una lista de campaña, el precio actual es el correcto. Para los ingresos, usa siempre el precio de la línea del pedido. Elegir la columna adecuada para la pregunta es parte del trabajo.

    Comprueba los bordes

    Después de filtrar un rango, mira los valores más pequeño y más grande que pasaron: result["unit_price"].agg(["min", "max"]). Si el encargo dice de $50 a $200 y el mínimo es $54.99, comprueba si existe un producto a exactamente $50 que se excluyó por error. Comprobaciones de borde como esta llevan segundos y detectan los errores de inclusivo/exclusivo que a los revisores les encanta encontrar.

    Errores comunes

    • Usar between cuando el encargo dice «menos de» e incluir el límite superior.
    • Olvidar na=False en str.contains para una columna con huecos.
    • Buscar con las mayúsculas equivocadas: str.contains("lamp") no encuentra “Floor Lamp”.

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