Nivel 3 · Etiqueta los pedidos por tamaño

Las reglas pertenecen a las funciones

Los rangos, niveles y etiquetas están por todas partes en los datos de negocio: tamaño de pedido, nivel de valor del cliente, velocidad de entrega, grupos de edad. La regla en sí es sencilla, pero se usa en muchos sitios: un informe, un gráfico, un segmento de correo. Ponla en una función y todos los lugares usan los mismos límites.

def size_band(total):
    if total < 50:
        return "small"
    elif total < 150:
        return "medium"
    else:
        return "large"

Como return termina la función, gana la primera rama verdadera. Eso simplifica cada condición: cuando Python comprueba total < 150, ya sabe que el total no es menor que 50.

Aplicarla a muchos valores

Una función que funciona con un valor se puede aplicar a una lista entera con una comprehension:

bands = [size_band(t) for t in order_totals]

También puedes pasar la propia función, sin paréntesis, a map:

list(map(size_band, order_totals))

Ambas dan la misma lista. La comprehension es más común en el Python moderno porque se lee de forma más natural y es fácil de ampliar, por ejemplo [size_band(t) for t in order_totals if t > 0].

Pasar una función por su nombre, sin llamarla, es una idea importante. size_band es la función; size_band(62.40) es su resultado. Los métodos de pandas como .map() y .apply() reciben la propia función y la llaman por ti con cada valor.

Los límites, otra vez

Los valores de borde de este lote son deliberados: 49.99, 50.00, 149.99 y 150.00. Ejecuta tu función exactamente con ellos y compáralos con el encargo:

total	rango
49.99	small
50.00	medium
149.99	medium
150.00	large

Si 150.00 salió como medium, la segunda comprobación usó <= en lugar de <. Probar valores justo en el límite es la forma más rápida de encontrar ese tipo de error.

Mantén las funciones puras

size_band solo mira su entrada y devuelve un valor. No imprime, no cambia variables globales ni modifica la lista. Las funciones así, llamadas funciones puras, son fáciles de probar y seguras de reutilizar. Cuando una función necesita leer algún ajuste, pásalo como parámetro en lugar de buscar una variable definida en otro sitio:

def size_band(total, small_limit=50, large_limit=150):
    ...

Errores comunes

• Olvidar return en una rama, de modo que algunos valores vuelven como None.
• Ordenar las comprobaciones de mayor a menor pero mantener comparaciones con <, lo que manda todo al primer rango.
• Escribir map(size_band(), order_totals) con paréntesis. Eso llama a la función sin argumento y falla.

En una columna entera

Si los totales están en una columna de un DataFrame, la misma función sirve ahí: df["order_total"].map(size_band) devuelve un rango para cada fila. Para rangos numéricos, pd.cut lo hace sin escribir una función:

pd.cut(df["order_total"], bins=[0, 50, 150, float("inf")],
       labels=["small", "medium", "large"], right=False)

right=False hace que cada rango incluya su límite inferior y excluya el superior, así que 50.00 es medium y 150.00 es large, igual que en size_band.