1. Faro

Nivel 7 · Depuración: las unidades del más vendido son demasiado bajas

La solicitud

De Debra Marshall, Gerente de Almacén

“Tu lista de más vendidos dice que vendimos 1,262 mantas de punto de lana Harbor. Yo he enviado bastante más de dos mil, y la lista pone el jarrón de latón arriba. Algo falla. ¿Puedes rehacerla?”

Tu objetivo

El código del starter se ejecuta pero mide lo que no es. Corrígelo para que result sea un DataFrame de los 10 productos con más unidades vendidas: columnas product_id y units (la suma de quantity de todas las líneas de pedido, usadas tal como están), ordenado por units descendente y luego product_id ascendente, índice reiniciado.

  • Usa el DataFrame order_itemspendiente
  • Muestra exactamente product_id unitspendiente
  • 10 filas, ordenadas como se pidependiente

Tu código

Python

Cargando el editor…

    ResultadoVista previa de order_items · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_price
    11001121931.99
    21001154311.99
    31002154411.99
    410021941149.00

    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.

    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
    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
    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

    Count no es sum

    Ambas funciones reciben una columna, y ambas devuelven un número por grupo, por eso es fácil confundirlas:

    • "count" responde a «¿cuántas filas tienen un valor en esta columna?». Sobre quantity eso es el número de líneas de pedido del producto.
    • "sum" responde a «¿a cuánto suman los valores?». Sobre quantity eso es el número de unidades.

    Un cliente que compra 6 mantas de lana en un pedido suma 1 al conteo y 6 a la suma. Los clientes de empresa suelen comprar al por mayor, así que en estos datos las dos medidas están muy separadas:

    order_items.groupby("product_id").agg(
        lines=("quantity", "count"),
        units=("quantity", "sum"),
    ).sort_values("units", ascending=False).head(3)
    product_id lines units
    166 1262 2565
    193 1339 2545
    186 1121 2268

    El producto 193, el Delancey Brass Vase, aparece en más líneas, pero el producto 166, la Harbor Wool Knit Throw, vende más unidades. El ranking del starter puso el jarrón primero; los conteos del almacén de Debra dicen otra cosa, y ella tiene razón.

    Depurar leyendo los números

    El mensaje de Debra contiene dos pistas. El número de un producto es más o menos la mitad de lo que ella envió, y el orden de los dos primeros está cambiado. «Demasiado bajo, más o menos la mitad» encaja con contar líneas cuando la línea promedio tiene unas dos unidades (la cantidad media es 2.0). Antes de editar código, vale la pena preguntarse «¿qué produciría exactamente este número erróneo?». Aquí la respuesta apunta directamente a la función de agregación, y la corrección es una palabra.

    Sobre las líneas erróneas

    order_items tiene 24 líneas con cantidad 0 o menor, errores de captura de datos que limpiarás en el capítulo 8. El ticket pide que uses las líneas tal como están. Algunas de ellas pertenecen a productos del top diez, así que bajan los totales en una unidad o unas pocas, pero no cambian el ranking.

    Errores comunes

    • Usar "count" o "size" cuando la pregunta es sobre unidades.
    • Sumar unit_price en lugar de quantity.
    • Quitar el desempate por product_id, de modo que totales iguales podrían salir en cualquier orden.
    • Tomar .head(10) antes de ordenar, lo que devuelve los diez primeros productos por id.

    Elige qué puede ejecutarse en este sitio. Puedes cambiarlo cuando quieras desde "Configurar cookies", al pie de cada página.