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Sistema de corrección automática para ejercicios de Spark y Pandas.

License: MIT License

Makefile 1.93% Python 64.35% CSS 3.19% HTML 23.90% Dockerfile 6.63%

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juanlaura komod0

corrector's Issues

[BUG]

Descripción del bug
No evalua el codigo python del ejercicio 4

Pasos para reproducirlo

  1. Ir a a la página.

http://186.136.137.190/guia/Pandas

  1. Escribir el código.
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']]
  1. Enviar.
  2. Ver error

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:

  • chrome

[BUG] Pandas - Ejercicio 2 no evalua lo que se pide

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.

  1. Ir a a la página..
  2. Escribir el código del ejercicio 2 solo realizando un join y un group by..
  3. Enviar..
  4. Ver que se toma como correcto pero no es lo que pide el enunciado

Comportamiento esperado
Deberia fallar, ya que por el enunciado deberia esperarse un nuevo dataframe con las columnas movimiento, horas_totales.

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