Esta es la última etapa. Has aprendido mucho sobre el procesamiento de un gran conjunto de datos en fragmentos. En este último ejercicio, pondrás todo el código de procesamiento de los datos en una única función para poder reutilizar el código sin tener que volver a escribir lo mismo una y otra vez.

Definirás la función plot_pop(), que toma dos argumentos: el nombre de archivo del archivo que se va a procesar y el código de país de las filas que quieres procesar en el conjunto de datos.

Como todo el código que has escrito en los ejercicios anteriores estará alojado en plot_pop(), al llamar a la función ya se hace lo siguiente:

Cargar el archivo fragmento a fragmento
Crear la nueva columna de valores de población urbana
Representar gráficamente los datos de población urbana

Eso es mucho trabajo, pero ahora la función permite repetir cómodamente el mismo proceso para cualquier archivo y código de país que quieras procesar y visualizar.

Usarás los datos de 'ind_pop_data.csv', disponible en tu directorio actual. Los paquetes pandas y matplotlib.pyplot se han importado como pd y plt, respectivamente, para que los uses.

Cuando termines, dedica un momento a mirar los gráficos y reflexionar sobre las nuevas competencias que has adquirido. El viaje no termina aquí. Si te ha gustado trabajar con estos datos, puedes continuar explorándolos con la versión preprocesada disponible en Kaggle.

Uso del iterador read_csv de pandas para streaming de datos

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