Vista general

Listar los nombres de los animales cuyo peso es estrictamente mayor a 100 kilogramos, ordenados por peso en órden descendente.

Conceptos clave:

1. Manipulación del DataFrame con pandas:

   • DataFrame: una estructura de datos tabular bidemencional, redimensionable, y heterogénea de la librería pandas. Permite varias operaciones como filtrado, ordenamiento, y selección por columna.

2. Filtrado de información:

   • Indices booleanos: Uso de condiciones booleanas para filtrar filas de un DataFrame. En este problema, utilizamos esta técnica para seleccionar los animales que pesan más de 100 kilogramos.

3. Ordenamiento de los datos:

   • El método sort_values(): Un método de los DataFrame de pandas que se utiliza para ordenar la información en base a una o más columnas. En este problema, ordenamos los animales por su peso en órden descendente.

4. Selección de columnas:

   • Selección de subconjunto: Después de filtrar y ordenar, seleccionamos un subconjunto de columnas del DataFrame. En este caso, elegimos sólo la columna name para producir la lista final de nombres de los animales.

5. Encadenamiento de métodos:

   • Operaciones de encadenamiento: Realizar multiples operaciones en un DataFrame en una sola línea se logra al conectar los métodos mediante puntos. Está es una característica poderosa de pandas que puede producir un código más conciso pero podría ser más complejo de leer para principiantes.

6. Funciones de Python:

   • Definición de funciones: Definimos una función findHeavyAnimals para encapsular nuestra solución y hacerla reutilizable. Esta función toma un DataFrame como argumento y retorna otro DataFrame como resultado.

Intuición

En la siguiente implementación comenzamos con el DataFrame original llamado animals:

name	species	age	weight
Tatiana	Snake	98	464
Khaled	Giraffe	50	41
Alex	Leopard	6	328
Jonathan	Monkey	45	463
Stefan	Bear	100	50
Tommy	Panda	26	349

Explicación del encadenamiento de métodos:

1. Operación de filtrado: Comenzamos por filtrar los animales cuyo peso es mayor a 100 kilogramos.

filtered_animals = animals[animals['weight'] > 100]

• animals['weight'] > 100: Esta es una operación booleana de indexado. Por cada fila en el DataFrame, verifica si el valor en la columna weight es mayor a 100. Produce una serie de valores booleanos (True o False)
• animals[...]: Al colocar nuestra serie booleana dentro de los corchetes de indexado del DataFrame, filtramos las filas donde la condición es True.
• Después de esta operación, solo las filas con animales cuyo peso es mayor a 100 kilogramos permanecen en nuestro DataFrame.

name	species	age	weight
Tatiana	Snake	98	464
Alex	Leopard	6	328
Jonathan	Monkey	45	463
Tommy	Panda	26	349

2. Operación de ordenamiento: Enseguida, ordenamos esos animales en base a su peso en órden descendente.

sorted_animals = filtered_animals.sort_values(by='weight', ascending=False)

• sort_values(): Se trata de un método aplicado a los DataFrames que permite ordenar en función de los valores de las columnas.
• by='weight': Especificamos que queremos ordenar basándonos en la columna weight.
• ascending=False: Al establecer este argumento en False, indicamos que queremos que la ordenación sea en orden descendente (del más pesado al más ligero).

name	species	age	weight
Tatiana	Snake	98	464
Jonathan	Monkey	45	463
Tommy	Panda	26	349
Alex	Leopard	6	328

3. Seleccionar la columna name: Finalmente, del DataFrame ordenado, seleccionamos solo los nombres.

names = sorted_animals[['name']]

• Después de ordenar las filas en función del peso, sólo nos interesa la columna name para nuestro resultado final. Utilizando dobles corchetes [['name']], seleccionamos sólo esta columna. Los corchetes dobles aseguran que el resultado es un DataFrame y no una Serie.

name
Tatiana
Jonathan
Tommy
Alex

Visualización de pasos 1-3:

El código de abajo resuelve el problema sin usar encadenamiento de métodos.

def findHeavyAnimals(animals: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    filtered_animals = animals[animals['weight'] > 100]
    sorted_animals = filtered_animals.sort_values(
        by='weight',
        ascending=False
    )
    names = sorted_animals[['name']]
    return names

El encadenamiento de métodos es útil para crear código conciso, pero resulta crucial entender cada paso en la cadena para poder detectar errores o modificar el código si es necesario más facilmente.

Implementación

import pandas as pd


def findHeavyAnimals(animals: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return animals[animals['weight'] > 100].sort_values(by='weight', ascending=False)[['name']]