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Transformaci贸n de datos con Python y Pandas

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C贸digo

def clean_code(text):
    text = str(text)
    parent_code = None

    if len(text) == 12:
        code = text[:5]
        parent_code = text[:1]
    else:
        code = text[:6]
        parent_code = text[:2]

    try:
        parent = df_parents[df_parents['Code_comm'] == parent_code]['Description'].values[0]
    except:
        parent = None


    return (code, parent)
df_codes[['clean_code', 'parent_description']] = 
	df_codes.apply(
				  lambda x:  clean_code( x['Code'] ), 
				   axis=1, 
				   result_type='expand' 
)

Refresca tu memoria con Apply 馃槈

El warning en el c贸digo se puede resolver con el siguiente c贸digo: ```js def clean_code(text, df_parents): text = str(text) parent_code = None if len(text) == 1: code = text[:5] parent_code = text[:1] else: code = text[:6] parent_code = text[:2] try: parent = df_parents.loc[df_parents['Code_comm'] == parent_code,'Description'].values[0] except: parent = None return (code, parent) df_codes[['clean_code', 'parent_description']] = df_codes.apply(lambda x : clean_code(x['Code'], df_parents), axis=1, result_type='expand') ```Tiene dos cambio: 1.- Utilizar **loc** al momento de definir las filas (df\_parents\['Code\_comm麓] ==parent\_code) y las columnas ('Description'). As铆 pandas se asegura que sea la informaci贸n que queremos la que se modifica. 2.- Mandar df\_parents como argumento a la funci贸n (def clean\_code(text, **df\_parents**):) para que la funci贸n no dependa de variables externas.

Sugerencia para Platzi, ser铆a bueno que creen un curso 鈥淐omo comunicar efectivamente sin leer鈥, y manden a sus profesores a este curso, lo digo muy en serio, dan pena y hasta me molesta pagar por escuchar como leen sin explicar con claridad, por lo menos si van a leer expliquen bien.

M谩s informaci贸n acerca de la advertencia en la l铆nea 15 al 8:50: Link