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View Code? Open in Web Editor NEWSistema de corrección automática para ejercicios de Spark y Pandas.
License: MIT License
Sistema de corrección automática para ejercicios de Spark y Pandas.
License: MIT License
Descripción del bug
No evalua el codigo python del ejercicio 4
Pasos para reproducirlo
http://186.136.137.190/guia/Pandas
datos.replace(r'\s+', 0, regex=True, inplace=True)
datos.replace('s/d', 0, inplace=True)
datos.replace('S/D', 0, inplace=True)
datos.replace('<0,05', 0, inplace=True)
datos['CO_CENTENARIO'] = datos['CO_CENTENARIO'].str.replace(',','.').astype('float32')
datos['FECHA'] = pd.to_datetime(datos['FECHA'], dayfirst=True)
datos['mes'] = datos['FECHA'].dt.month_name()
datos['mes_num'] = datos['FECHA'].dt.month
contaminacio_pro = datos['CO_CENTENARIO'].mean()
grouped = datos.groupby(['mes','mes_num']).agg({'CO_CENTENARIO':'mean'})
grouped.reset_index(inplace=True)
grouped.sort_values(by='mes_num',ascending=True, inplace=True)
datos = grouped.loc[grouped['CO_CENTENARIO']>contaminacio_pro,['mes']]
error en consola 500 INTERNAL SERVER ERROR
Comportamiento esperado
mostrar el resultado del ejercicio 4 o si hubo un error
Salida en la consola
Funcion llamada!
Pandas:270 datos = datos.head(5)
Pandas:270 datos = pd.merge(datos1,datos2,how='inner',on='compositor')
datos = datos.groupby('movimiento').agg({'cantidad_horas':'sum'})
Pandas:270 datos.replace(r'\s+', 0, regex=True, inplace=True)
datos.replace('s/d', 0, inplace=True)
datos.replace('S/D', 0, inplace=True)
datos.replace('<0,05', 0.5, inplace=True)
datos['HORA'] = datos['HORA'].astype('int32')
datos['CO_CENTENARIO'] = datos['CO_CENTENARIO'].str.replace(',','.').astype('float32')
datos['NO2_CENTENARIO'] = datos['NO2_CENTENARIO'].str.replace(',','.').astype('float32')
datos['PM10_CENTENARIO'] = datos['PM10_CENTENARIO'].str.replace(',','.').astype('float32')
datos['CO_CORDOBA'] = datos['CO_CORDOBA'].str.replace(',','.').astype('float32')
datos['NO2_CORDOBA'] = datos['NO2_CORDOBA'].str.replace(',','.').astype('float32')
datos['PM10_CORDOBA'] = datos['PM10_CORDOBA'].str.replace(',','.').astype('float32')
datos['CO_LA_BOCA'] = datos['CO_LA_BOCA'].str.replace(',','.').astype('float32')
datos['NO2_LA_BOCA'] = datos['NO2_LA_BOCA'].str.replace(',','.').astype('float32')
datos['PM10_LA_BOCA'] = datos['PM10_LA_BOCA'].str.replace(',','.').astype('float32')
grouped = datos.groupby('HORA').mean()
grouped['0'] = grouped['CO_CENTENARIO'] + grouped['NO2_CENTENARIO'] + grouped['PM10_CENTENARIO'] + grouped['CO_CORDOBA'] + grouped['NO2_CORDOBA'] + grouped['PM10_CORDOBA'] + \
grouped['CO_LA_BOCA'] + grouped['NO2_LA_BOCA'] + grouped['PM10_LA_BOCA']
grouped = grouped[['0']]
datos = grouped.sort_values(by='0', ascending=False)
Pandas:270 datos.replace(r'\s+', 0, regex=True, inplace=True)
datos.replace('s/d', 0, inplace=True)
datos.replace('S/D', 0, inplace=True)
datos.replace('<0,05', 0.5, inplace=True)
datos['CO_CENTENARIO'] = datos['CO_CENTENARIO'].str.replace(',','.').astype('float32')
datos['FECHA'] = pd.to_datetime(datos['FECHA'], dayfirst=True)
datos['mes'] = datos['FECHA'].dt.month_name()
datos['mes_num'] = datos['FECHA'].dt.month
contaminacio_pro = datos['CO_CENTENARIO'].mean()
grouped = datos.groupby(['mes','mes_num']).agg({'CO_CENTENARIO':'mean'})
grouped.reset_index(inplace=True)
grouped.sort_values(by='mes_num',ascending=True, inplace=True)
datos = grouped.loc[grouped['CO_CENTENARIO']>contaminacio_pro,['mes']]
Pandas:270 #tu código va acá
jquery.min.js:2 POST http://186.136.137.190/guia/Pandas/entregar 500 (INTERNAL SERVER ERROR)
send @ jquery.min.js:2
ajax @ jquery.min.js:2
enviarDatos @ Pandas:273
onsubmit @ Pandas:103
jquery.min.js:2 {readyState: 4, getResponseHeader: ƒ, getAllResponseHeaders: ƒ, setRequestHeader: ƒ, overrideMimeType: ƒ, …} "error" "INTERNAL SERVER ERROR"
Navegador:
Descripción del bug
Según el enunciado debería devolverse un un nuevo dataframe con las columnas movimiento, horas_totales. Sin embargo, toma salida esperada el dataset joineado y con un group_by.
Pasos para reproducirlo
Una serie de pasos para poder producir el bug.
Comportamiento esperado
Deberia fallar, ya que por el enunciado deberia esperarse un nuevo dataframe con las columnas movimiento, horas_totales.
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