Buenos días
Adjunto el link de mi Colab realizando la actividad de DataFrames y Filtros:
https://colab.research.google.com/drive/1jqgALg_h0vNIYPIC7Eea-hBcyM9oYvrU?usp=sharing
Adjunto el link de mi Colab realizando la actividad de DataFrames y Filtros:
https://colab.research.google.com/drive/1jqgALg_h0vNIYPIC7Eea-hBcyM9oYvrU?usp=sharing
Hola Luis, espero que estés bien
¡Buenos días! He revisado el contexto de tu actividad sobre DataFrames y Filtros en Python. Parece que estás trabajando con Pandas para manipular datos y aplicar filtros. Aquí te dejo algunos consejos que podrían ayudarte a verificar si estás en el camino correcto:
Creación del DataFrame: Asegúrate de que tu DataFrame tenga las cinco columnas requeridas: nombre del producto, categoría, precio, evaluación e ítems vendidos. Puedes crearlo manualmente o cargarlo desde un archivo CSV.
Importación de CSV: Usa pd.read_csv('nombre_del_archivo.csv') para cargar tus datos desde un archivo CSV. Esto te permitirá trabajar con un conjunto de datos más realista.
Visualización: Utiliza df.head() para mostrar los primeros registros de tu DataFrame y asegurarte de que los datos se cargaron correctamente.
Selección de Columnas: Puedes seleccionar una columna específica usando df['nombre_columna'].
Valores Únicos: Para obtener valores únicos de una columna, usa df['nombre_columna'].unique().
Filtros Simples y Condicionales:
df[df['categoría'] == 'electrónicos'].df[df['evaluación'] < 2.0].Combinar Filtros: Usa el operador & para combinar condiciones, por ejemplo: df[(df['categoría'] == 'electrónicos') & (df['precio'] < 100)].
Selección por Índices:
iloc, selecciona filas por índices numéricos: df.iloc[0:5].loc, después de definir un nuevo índice, selecciona por índices textuales: df.loc['nombre_del_indice'].Desafío de Sentimientos: Para clasificar el sentimiento de comentarios, necesitarás integrar un modelo LLM. Puedes usar bibliotecas como transformers para aplicar modelos preentrenados que clasifiquen el sentimiento de texto y luego añadir los resultados como una nueva columna en tu DataFrame.
Espero que estos consejos te sean útiles para completar tu actividad. ¡Bons estudios!