Nivel 7 · Depuración: más pedidos con envío pagado de los que existen

Por qué el número es imposible

La comprobación de Laura es el mejor tipo de depuración: un límite. 3,977 pedidos pagaron algún envío, así que «pedidos de web y app que pagaron envío» debe ser un número menor. 6,867 es mayor, así que el filtro está dejando entrar filas que no debería. Antes de tocar el código, pregúntate qué filas podrían estar colándose.

La respuesta está en cómo agrupa Python & y |. Igual que * se evalúa antes que + en aritmética, & se evalúa antes que |. La condición del starter

(orders["channel"] == "web") | (orders["channel"] == "app") & (orders["shipping_fee"] > 0)

la lee Python como

(orders["channel"] == "web") | ((orders["channel"] == "app") & (orders["shipping_fee"] > 0))

Eso es «todos los pedidos web, más los pedidos de app que pagaron envío». Hay 5,913 pedidos web y 954 pedidos de app con envío pagado: 5,913 + 954 = 6,867, exactamente el número erróneo del borrador.

La corrección: agrupa tú el «o»

Pon la parte «web o app» entre sus propios paréntesis para que se decida primero:

web_or_app = (orders["channel"] == "web") | (orders["channel"] == "app")
paid = orders["shipping_fee"] > 0
orders[web_or_app & paid]

Ponerle nombre a las máscaras, como arriba, hace que la lógica sea fácil de leer e imposible de agrupar mal. Una opción más corta evita | por completo:

orders[orders["channel"].isin(["web", "app"]) & (orders["shipping_fee"] > 0)]

Ambas dan 2,210 pedidos: 1,256 de web y 954 de la app. Los pedidos del marketplace quedan excluidos aunque 1,767 de ellos pagaron envío, que es una proporción grande: las comisiones del marketplace siguen otras reglas.

Comprobar una corrección

Después de una corrección, prueba las piezas por separado: cuenta los pedidos de web o app (10,233), cuenta los que pagaron (3,977) y confirma que el filtro combinado no es mayor que ninguno de los dos. Dos números rápidos como estos detectan la mayoría de los errores de filtro. Puedes contar una máscara directamente con .sum(), porque True cuenta como 1, así que ni siquiera necesitas filtrar la tabla para comprobar cada pieza. Luego suma de nuevo los conteos por canal y asegúrate de que coinciden con el número combinado.

Errores comunes

• Fiarte de la lectura de izquierda a derecha. a | b & c significa a | (b & c).
• Omitir los paréntesis alrededor de cada comparación: orders["channel"] == "web" | ... falla con un TypeError, porque | se evalúa antes que ==.
• Usar and / or con Series, lo que lanza ValueError: The truth value of a Series is ambiguous.
• Devolver el DataFrame filtrado en lugar de su número de filas. El ticket pide un número.