Para mostrar los países ordenados de mayor inflación a menor.
df_country.sort_values('inflation', ascending=False)
Fundamentos de clustering
¿Qué es el clustering en machine learning?
Tu primer clustering con scikit-learn
¿Cuándo usar clustering?
¿Cómo evaluar modelos de clustering?
K-means
¿Qué es el algoritmo de K-means y cómo funciona?
¿Cuándo usar K-means?
Implementando K-means
Encontrando K
Evaluando resultados de K-means
Hierarchical clustering
¿Qué es hierarchical clustering y cómo funciona?
¿Cuándo usar hierarchical clustering?
Implementando hierarchical clustering
Evaluando resultados de hierarchical clustering
DBSCAN
¿Qué es DBSCAN y cómo funciona?
¿Cuándo usar DBSCAN?
Implementando DBSCAN
Encontrar híper-parámetros
Evaluando resultados de DBSCAN
Proyecto: resolviendo un problema con clustering
Preparar datos para clusterizar
Aplicando PCA para clustering
Resolviendo con K-means
Resolviendo con hierarchical clustering
Resolviendo con DBSCAN
Resolviendo con DBSCAN (sin PCA)
Evaluación resultados de distintos modelos de clustering
Conclusiones
Proyecto final y cierre
Comparte tu proyecto de segmentación con clustering y certifícate
No tienes acceso a esta clase
¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera
Si ya tienes una cuenta,
Iniciar sesión
Preparar datos para clusterizar
19/27Recursos
Aportes 6
Preguntas 1
Ordenar por:
Reto:
Con una inflación de 104, Nigeria es el país con mayor inflación.
max_inflation_data = df[df['inflation']==np.max(df['inflation'])]
max_inflation_country = max_inflation_data['country']
print(max_inflation_country)
Y con una inflación de -4.21, Seychelles(Archipielago situado en África occidental) es el país con menor inflación.
min_inflation_data = df[df['inflation']==np.min(df['inflation'])]
min_inflation_country = min_inflation_data['country']
print(min_inflation_country)
df_country[df_country['inflation']>90]
Nigeria
ya que vimos el boxplot:
df.iloc[df.inflation.idxmax(), 0]
¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?
o inicia sesión.