Granularidad (de una tabla)
Lo que representa una fila de una tabla: una persona, una transacción, un planeta, una persona por lenguaje. Contar filas solo cuenta lo que quieres si conoces la granularidad.
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La granularidad cambia con las transformaciones, y ahí es donde se esconden los errores.
Ejemplo que puedes correr: tres personas responden qué lenguajes usan. Una fila es una persona. Al separar la respuesta en un lenguaje por fila, una fila pasa a ser una persona × un lenguaje:
import ioimport pandas as pdencuesta = pd.read_csv(io.StringIO("""persona,lenguajes1,Python;SQL2,SQL3,Python;R;SQL"""))largo = encuesta.assign(lenguaje=encuesta["lenguajes"].str.split(";")).explode("lenguaje")print(len(encuesta), len(largo))print((largo["lenguaje"] == "SQL").sum() / len(largo))print(largo.loc[largo["lenguaje"] == "SQL", "persona"].nunique() / encuesta["persona"].nunique())3 60.51.0Las tres personas usan SQL (100%), pero SQL es la mitad de las menciones (50%). Las dos cuentas son correctas; responden preguntas distintas.
En datos reales: en la encuesta de Stack Overflow una fila es una persona, hasta que separas la columna de lenguajes. En la tabla ps del NASA Exoplanet Archive hay una fila por cada publicación sobre un planeta; para contar planetas te quedas con una fila por planeta (default_flag = 1).
Pregunta de control: antes de contar, sumar o promediar, di en voz alta: "en esta tabla, una fila es…". Si no puedes terminar la frase, todavía no puedes contar.
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pandas es un paquete de Python para trabajar con tablas de datos, llamadas DataFrames: cargarlas, filtrar filas, escoger columnas y resumirlas.
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Un programa que combina un modelo de lenguaje con herramientas, como comandos de terminal y archivos, para cumplir una tarea en varios pasos: lee su contexto, actúa, observa el resultado y repite.