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Preparar datos para el análisis de cesta de la compra

A lo largo de este curso, normalmente te encontrarás con los datos en uno de estos dos formatos: un DataFrame de pandas o una lista de listas. Los objetos DataFrame se construirán importando un archivo csv con pandas. Constarán de una única columna de datos, donde cada elemento contiene una cadena con los artículos de una transacción, separados por comas, como en la tabla siguiente.

En este ejercicio, practicarás cómo cargar los datos desde un archivo csv y los prepararás para usarlos como una lista de listas. Ten en cuenta que la ruta al conjunto de datos del supermercado ya está definida y disponible como groceries_path.

Transaction
'milk,bread,biscuit'
'bread,milk,biscuit,cereal'
…
'tea,milk,coffee,cereal'

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de cesta de la compra en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Importa el paquete pandas con el alias pd.
  • Usa pandas para leer el archivo csv en la ruta indicada por groceries_path.
  • Selecciona la columna Transaction del DataFrame y divide cada cadena de artículos separados por comas en una lista.
  • Convierte el DataFrame de transacciones en una lista de listas.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Import pandas under the alias pd
import ____ as pd

# Load transactions from pandas
groceries = pd.____(groceries_path)

# Split transaction strings into lists
transactions = groceries['____'].apply(lambda t: t.split(','))

# Convert DataFrame column into list of strings
transactions = list(____)

# Print the list of transactions
print(transactions)
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