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Funciones matemáticas

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Otra manera de construir la columna “hour”, es usando “lambdas” que son funciones temporales. Es un concepto bien útil, se los recomiendo.

''' para obtener la columna hora, tengamos en cuenta que la columna timestamp es tipo datetime la cual tiene el atributo day, hour, year'''

df_lmerged['hour'] = df_lmerged['timestamp'].apply( lambda x: x.hour)

''' lo que hace esta función es que para cada entrada(x) de la columna timestamp toma el atributo hour(x.hour)'''





técnicamente hablando lo último que hace juan al hacer el producto punto, no es la norma de la columna, ya que faltaría adicionalmente extraer la raíz cuadrada.

np.sqrt(bikes['t1'].dot(bikes['t1']))

cuando david inicialmente eleva al cuadrado todo el dataframe al cuadrado df**2, lo que sucede es que hay una caracteristica que se conoce como “broadcasting”, por esa razón no salió un mensaje de error. les recomiendo averiguar sobre el tema.

En caso de que les sea de utilidad, pueden usar la api de kaggle para cargar archivos directo al Colab y ahorrar el descargarlos frecuentemente. Aquí les dejo el link con los pasos a seguir:

(https://www.kaggle.com/general/74235)

Al momento de ejecutar la linea

df_lmerged = pd.read_csv('london_merged.csv')
df_lmerged

me apareció este error

Lo solucioné, cambiando la primera línea por esto

!pip install pandas==1.1.0

Y ejecutando todo de nuevo

Espero les funcione

Para tener en cuenta, cuando David usa

np.sin(...)

El valor dentro de sin lo toma en radianes y no en grados

¿Qué vamos a aprender en esta clase?

Vamos a aprender a hacer operaciones matemáticas en un dataframe también a realizar operaciones entre columnas del mismo dataframe y a usar operaciones matemáticas de otra biblioteca como la de NumPy.

Para los que se enredaron como yo cuando el profesor en el minuto 5:03 usa iloc esto es lo que entendí después de buscar información sobre este método:

iloc permite hacer una selección de basada en posiciones enteras, también admite el uso de slices.

En otras palabras iloc permite seleccionar posiciones de un DataFrame basándose en su índice numérico.

Dicha selección puede guardarse en una variable.

Documentación iloc

En el examen, la pregunta: como cambiar los valores de una columna de centigrados a farenheit, marca
df[‘t1’].lambda(fun x: x+273)

esa respuesta como mala… y envia a repasar esta clase, pero de verdad no veo la falla, esta bien la seleccion de la columna y tambien esta bien la funcion lambda, por que lo marca erronea?

simplemente increible , muchas gracias muy buen profe , espero lo valoren en platzi en todo lugar , de verdad gracias

Al intentar usar to_datetime, apareció un aviso acerca de la eliminación de este tipo de dato en futuras versiones de Pandas.

Quizas ya lo sepan pero por si acaso les comparto:
Ya cuando la columna es datetime, puedes extraer la hora como hizo el profe y ademas (year, month, day)
df_lmerged[‘month’] = df_lmerged[‘timestamp’].dt.month




Una forma para que python reconosca la fecha cuando se carga el archivo seria df_lmerged= pd.read_csv(london_merged.csv,parse_dates=[“timesstamp”])

¿Que quiere decir producto punto?, ¿Cual seria la razon para aplicar dicha operacion .dot

Entendido y en práctica

¿A alguien más le sucedió esto?

df['t1'].iloc[::3].sub(df['t2'], fill_value==1000) 

Me sale esto ‘AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘items’’ Al cargar el archivo, aunque lo carga siempre sale ese error, ya intente volver a cargarlo y sale lo mismo.
Alguna idea?

interesante

https://platzi.com/comentario/1941975/
no sé en que me estoy equivocando. en mi colab en la carpeta db aparece el archivo, pero cuando lo quiero leer me aparece error

la mayoría de operaciones aritméticas las podemos hacer con los operadores típicos o con funciones.