La solicitud

De Angela Rivera, Directora de Atención al Cliente
Tu objetivo
Asigna a result un diccionario con las claves 'input_type' (el nombre del tipo de qty_text, con type(...).name), 'refund' (quantity * price como float redondeado a 2, tras convertir los textos a int y float), 'queue' ('warehouse' para los códigos DMG o WRG, 'carrier' para LATE, 'returns' para CHG, y en otro caso 'manual'; el código debe quitarse los espacios y pasarse a mayúsculas antes) y 'label' (exactamente "Order 10482 -> warehouse": 'Order ', el id del pedido, ' -> ', la cola).
- Usa el DataFrame
returnspendiente - Guarda un dict en
resultpendiente
Tu código
Cargando el editor…
Solución de referencia
| 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 |
Mote revisa tu resultado
Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.
Lo que recibe Angela, y por qué
DataFrames
Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.
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 |
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 |
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
¿De qué tipo es este valor?
Todo valor en Python tiene un tipo, y type() te dice cuál es:
type(10482) # <class 'int'>
type("3") # <class 'str'>
type(24.99) # <class 'float'>
type("3").__name__ # 'str' just the name, handy in a report
Los datos de un formulario web, de un CSV abierto a mano o de una API suelen llegar como texto,
incluso cuando parecen un número. El texto y los números no se mezclan: "3" * 2 es "33" (el texto
repetido), y "3" * "24.99" lanza un TypeError. Cuando un cálculo da una respuesta extraña, type()
es lo primero que hay que revisar.
Convertir entre tipos
int(), float() y str() crean un valor nuevo del tipo que pides:
int("3") # 3
float("24.99") # 24.99
int("3") * float("24.99") # 74.97 (after rounding to 2)
str(10482) # '10482'
"Order " + str(10482) # 'Order 10482'
+ entre dos strings los une, pero "Order " + 10482 falla porque un lado es un int. Convierte con
str() o usa un f-string, que convierte por ti. Las conversiones también pueden fallar: int("3.0") y
float("n/a") lanzan ValueError, que suele ser la forma de descubrir una fila errónea.
match y case
Cuando un valor decide entre varias opciones fijas, match se lee con más claridad que una larga
cadena if/elif. Python compara el valor con cada case de arriba abajo y ejecuta el primero que
encaja:
match "WRG":
case "DMG" | "WRG": # | means "either of these"
queue = "warehouse"
case "LATE":
queue = "carrier"
case _: # _ catches everything else
queue = "manual"
Cada case lista un valor con el que comparar, y gana el primero que coincide, así que el orden sigue
importando si dos casos pueden solaparse. Comparado con if code == "DMG" or code == "WRG": ... elif ..., la versión con match nombra el valor una sola vez y presenta las opciones como la tabla de
enrutamiento que mandó Angela, lo que facilita comprobarla contra la política línea por línea.
case _ es la red de seguridad, como un else final. Sin él, un código desconocido dejaría queue
sin definir y la línea siguiente fallaría con un NameError. match requiere Python 3.10 o más
reciente, que es lo que se ejecuta aquí.
Errores comunes
- Multiplicar los textos directamente. Convierte primero y calcula después.
- Comparar la entrada sin limpiar. Límpiala con
.strip().upper()para que ” wrg” y “WRG” se traten igual. - Olvidar
case _, de modo que un código inesperado deja la cola sin definir. - Unir un número a un texto con
+sinstr().
¡Linterna encendida!
Practicaste: typetype conversionmatch casestrings
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
