Ejercicio programación corregir valores erróneos en DataFrame Pandas

Ejercicio de programación: Identificar y corregir errores y duplicados

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Pandas. Es un ejercicio avanzado que pondrá a prueba tus conocimientos expertos.

Tipo: Ejercicio de código 15 minutos estimados 300 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

En este reto, deberás identificar y corregir diversos tipos de valores erróneos en un DataFrame de Pandas. Los valores erróneos pueden incluir valores NaN, valores fuera de rango, valores duplicados o valores con formato incorrecto. El objetivo es limpiar los datos para asegurar su integridad y calidad antes de cualquier análisis posterior.

Contenido del ejercicio

Dado un DataFrame de Pandas con las siguientes columnas:

Altura: debe contener solo valores positivos y menores de 300.
Peso: debe contener únicamente valores numéricos.
Ingreso: debe contener valores numéricos, representando ingresos en una moneda específica.
Fecha_Compra: debe estar en un formato de fecha válido (YYYY-MM-DD).
Producto: no debe tener valores duplicados.

Realiza las siguientes tareas:

Corrige los valores fuera de rango en la columna Altura (valores negativos y mayores a 300).
Convierte la columna Peso a tipo numérico, reemplazando los valores no numéricos con NaN.
Convierte la columna Ingreso a tipo numérico, asegurándote de que los valores estén en formato numérico, reemplazando cualquier error con NaN.
Convierte la columna Fecha_Compra a tipo datetime, reemplazando los valores que no se puedan convertir con NaT (Not a Time).
Identifica y elimina las filas que contengan valores NaN en cualquiera de las columnas.
Elimina cualquier fila duplicada basada en la columna Producto.
Imprime el DataFrame limpio.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Identificar y corregir errores y duplicados" de Pandas. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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