Working with data 2017. Class 3

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Javier Garcia-Bernardo garcia@uva.nl

0. Structure

  1. Error debugging
  2. Data visualization theory
    • Scatter
    • Histograms, violinplots and two histograms (jointplot)
    • Line plots with distributions (factorplot)
    • Paralell coordinates
  3. Dealing with missing data
  4. In-class exercises to melt, pivot, concat and merge
  5. Groupby and in-class exercises
  6. Stats
    • What's a p-value?
    • One-tailed test vs two-tailed test
    • Count vs expected count (binomial test)
    • Independence between factors: ($\chi^2$ test)

Some notes from the homeworks

A note on lists


In [3]:
##Get an element from a list
list_x = [1,2,3,4,5,6]
print(list_x[0])

##Get a slice from a list
print(list_x[0:2])

#This gets a list containing the first element of the list ()
print(list_x[0:1])


1
[1, 2]
[1]

A note on reading files


In [ ]:
#What many people did
filename = "data/hw1_csv_st.csv"
df_st = pd.read_csv("data/hw1_csv_st.csv")

#An easier way
filename = "data/hw1_csv_st.csv"
df_st = pd.read_csv(filename)

In [ ]:
#What many people did
condition = df['kids']==0
df_nokids = df[df['kids']==0]

#An easier way
condition = df['kids']==0
df_nokids = df[condition]

A note on imports please write all the imports in the first cell


In [5]:
import pandas as pd
import numpy as np
import pylab as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

A note on plotting, please use the correct name for the table


In [ ]:
condition = df['kids']==0
df_nokids = df[conditions]

#what many people did (instead of using df_nokids)
sns.boxplot(x="adults",y="income",hue="consume",data=df)

1. Error debugging


In [1]:
##Some code to run at the beginning of the file, to be able to show images in the notebook
##Don't worry about this cell

#Print the plots in this screen
%matplotlib inline 

#Be able to plot images saved in the hard drive
from IPython.display import Image 

#Make the notebook wider
from IPython.core.display import display, HTML 
display(HTML("<style>.container { width:90% !important; }</style>"))



In [2]:
Image("http://i.imgur.com/WRuJV6r.png")


Out[2]:

Errors

  • IndexError: List is too short
  • NameError: Misspeling, the variable/funcion/module is not defined
  • SintaxError: You're missing parenthesis, colons...
  • FileNotFoundError/IOError: The file doesn't exist
  • KeyError: In a dictionary, the key doesn't exist
  • IndentationError: You have a mixture of tabs and spaces
  • TypeError: The data structure doesn't allow for that operation, a variable is None instead of having a value

The next cells try to do something and have some error, please fix the error

IndexError

Retrieve the last element of a list


In [19]:
# we have a list
this_is_a_list = [1,2,3,4,5]

#this is the length
len_list = len(this_is_a_list)
print(len_list)

#we try to get the element, it doesn't exit (index 4 = fifth element)
this_is_a_list[-1]


5
Out[19]:
5

NameError: Misspeling, the variable/funcion/module is not defined

Sum the fourth element of a list to a variable called sum_all


In [20]:
this_is_a_list = [1,2,3,4,5]
#we try to sum the fourth element to a variable

sum_all = 0
for element in this_is_a_list:
    sum_all = sum_all + element
    
print(sum_all)


15

NameError: Misspeling, the variable/funcion/module is not defined, not using quotes

Calculate the mean of [1,2,3]


In [21]:
import numpy as np
np.mean([1,2,3])


Out[21]:
2.0

In [23]:
pd.read_stata("data/colombia.dta").head()


Out[23]:
pais idnum uniq_id estratopri estratosec upm prov municipio cluster ur ... r16 r26 colorr conocim sexi colori nationality formatq sex gi7r
0 Colombia f4f311fe-034e-4e6b-b964-858809632c74-f707c42a1... COL14_14081447 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 50577.0 Meta Puerto Lleras 184 Rural ... NaN No 4 Muy bajo Mujer 3 Colombiano Android Hombre NaN
1 Colombia f9edf32f-e79e-47fa-ae43-358c05fda719-86d76c1d6... COL14_14081504 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 15469.0 Boyacá Moniquirá 160 Rural ... NaN No 2 Muy bajo Hombre 4 Colombiano Android Hombre NaN
2 Colombia d7e365ab-03b5-4b9e-b1b1-2341cbd57e27-901527f52... COL14_14081274 Atlántica Pequeña: Menos de 25.000 8436.0 Atlántico Manatí 11 Rural ... NaN No 8 Muy bajo Mujer 3 Colombiano Android Hombre NaN
3 Colombia 84848bcd-b1a0-4a2c-a938-3d82bfc36d20-f707c42a1... COL14_14080774 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 25489.0 Cundinamarca Nimaima 170 Rural ... NaN No 4 Bajo Mujer 3 Colombiano Android Mujer NaN
4 Colombia 7b7059b6-68bf-4d99-a425-6089f0b85aa1-219eaad88... COL14_14080711 Central Mediana: Entre 25.000 y 100.000 5665.0 Antioquia Urabá 123 Rural ... NaN No 3 Ni alto ni bajo Mujer 5 Colombiano Android Hombre Incorrecto

5 rows × 314 columns

SintaxError: You're missing parenthesis, colons...

sum the list [1,2,3]


In [24]:
sum([1,2,3])


Out[24]:
6

SintaxError: You're missing parenthesis, colons...

check if the second element of the list is equal to 2, and if so print "It's a two"


In [25]:
list_x = [1,2,3]
if list_x[1] == 2:
    print("It's a two")


It's a two

SintaxError: You're missing parenthesis, colons...

Compare the numbres 3 and 5


In [26]:
3 == 5


Out[26]:
False

IndentationError: You're not indenting after colon

define a function


In [27]:
def our_mean(values):
    return sum(values)/len(values)

In [28]:
import pandas as pd

In [31]:
print("H")
df = pd.read_stata("data/colombia.dta")
df.describe()


H
Out[31]:
upm
count 1496.000
mean 564903.250
std 1598484.375
min 5154.000
25% 19585.000
50% 54001.000
75% 500125.000
max 7600132.000

FileNotFoundError: The file doesn't exist

open a file and read it


In [32]:
with open("non_existing_file.txt","r") as f:
    f.read()


---------------------------------------------------------------------------
FileNotFoundError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-20d049b1782a> in <module>()
----> 1 with open("non_existing_file.txt","r") as f:
      2     f.read()

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'non_existing_file.txt'

OSError: The file doesn't exist

open a file and read it


In [34]:
pd.read_stata("data/colombia.dta").head()


Out[34]:
pais idnum uniq_id estratopri estratosec upm prov municipio cluster ur ... r16 r26 colorr conocim sexi colori nationality formatq sex gi7r
0 Colombia f4f311fe-034e-4e6b-b964-858809632c74-f707c42a1... COL14_14081447 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 50577.0 Meta Puerto Lleras 184 Rural ... NaN No 4 Muy bajo Mujer 3 Colombiano Android Hombre NaN
1 Colombia f9edf32f-e79e-47fa-ae43-358c05fda719-86d76c1d6... COL14_14081504 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 15469.0 Boyacá Moniquirá 160 Rural ... NaN No 2 Muy bajo Hombre 4 Colombiano Android Hombre NaN
2 Colombia d7e365ab-03b5-4b9e-b1b1-2341cbd57e27-901527f52... COL14_14081274 Atlántica Pequeña: Menos de 25.000 8436.0 Atlántico Manatí 11 Rural ... NaN No 8 Muy bajo Mujer 3 Colombiano Android Hombre NaN
3 Colombia 84848bcd-b1a0-4a2c-a938-3d82bfc36d20-f707c42a1... COL14_14080774 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 25489.0 Cundinamarca Nimaima 170 Rural ... NaN No 4 Bajo Mujer 3 Colombiano Android Mujer NaN
4 Colombia 7b7059b6-68bf-4d99-a425-6089f0b85aa1-219eaad88... COL14_14080711 Central Mediana: Entre 25.000 y 100.000 5665.0 Antioquia Urabá 123 Rural ... NaN No 3 Ni alto ni bajo Mujer 5 Colombiano Android Hombre Incorrecto

5 rows × 314 columns

CParserError: Wrong encoding or format or worng separator


In [35]:
pd.read_stata("data/colombia.dta")


Out[35]:
pais idnum uniq_id estratopri estratosec upm prov municipio cluster ur ... r16 r26 colorr conocim sexi colori nationality formatq sex gi7r
0 Colombia f4f311fe-034e-4e6b-b964-858809632c74-f707c42a1... COL14_14081447 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 50577.0 Meta Puerto Lleras 184 Rural ... NaN No 4 Muy bajo Mujer 3 Colombiano Android Hombre NaN
1 Colombia f9edf32f-e79e-47fa-ae43-358c05fda719-86d76c1d6... COL14_14081504 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 15469.0 Boyacá Moniquirá 160 Rural ... NaN No 2 Muy bajo Hombre 4 Colombiano Android Hombre NaN
2 Colombia d7e365ab-03b5-4b9e-b1b1-2341cbd57e27-901527f52... COL14_14081274 Atlántica Pequeña: Menos de 25.000 8436.0 Atlántico Manatí 11 Rural ... NaN No 8 Muy bajo Mujer 3 Colombiano Android Hombre NaN
3 Colombia 84848bcd-b1a0-4a2c-a938-3d82bfc36d20-f707c42a1... COL14_14080774 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 25489.0 Cundinamarca Nimaima 170 Rural ... NaN No 4 Bajo Mujer 3 Colombiano Android Mujer NaN
4 Colombia 7b7059b6-68bf-4d99-a425-6089f0b85aa1-219eaad88... COL14_14080711 Central Mediana: Entre 25.000 y 100.000 5665.0 Antioquia Urabá 123 Rural ... NaN No 3 Ni alto ni bajo Mujer 5 Colombiano Android Hombre Incorrecto
5 Colombia 65d205d8-96c5-4e6a-8760-df6058f942dd-fa1ad7064... COL14_14080481 Pacífica Pequeña: Menos de 25.000 19585.0 Cauca Puracé 206 Rural ... NaN 3 Bajo Mujer 4 Colombiano Android Mujer NaN
6 Colombia d4361401-a360-4754-8a1a-a68e45d4c40c-a972be839... COL14_14081237 Pacífica Pequeña: Menos de 25.000 76306.0 Valle Del Cauca Ginebra 242 Rural ... NaN 3 Ni alto ni bajo Mujer 4 Colombiano Android Mujer NaN
7 Colombia 452481f9-0400-472e-b013-a940586e16f7-647f75543... COL14_14080282 Atlántica Mediana: Entre 25.000 y 100.000 23189.0 Córdoba Ciénaga 32 Rural ... No No 7 Ni alto ni bajo Mujer 5 Colombiano Android Mujer NaN
8 Colombia 69de7ba9-2e3c-4707-abf5-2a2d73ee884d-ca2985c73... COL14_14080522 Pacífica Grande: Más de 100.000 52835.0 Nariño Tumaco 224 Rural ... No No 8 Ni alto ni bajo Mujer 6 Colombiano Android Hombre NaN
9 Colombia 69de7ba9-2e3c-4707-abf5-2a2d73ee884d-ca2985c73... COL14_14080521 Pacífica Grande: Más de 100.000 52835.0 Nariño Tumaco 224 Rural ... No No 7 Muy bajo Mujer 6 Colombiano Android Hombre NaN
10 Colombia e107a0de-c422-4464-8cc5-a48daf124bee-b69b4dfcf... COL14_14081349 Atlántica Mediana: Entre 25.000 y 100.000 70670.0 Sucre Sampués 48 Rural ... No No 4 Bajo Mujer 6 Colombiano Android Mujer NaN
11 Colombia 96994724-c4c4-4559-a95f-ee90bee3b62e-7ee3b2939... COL14_14080866 Central Grande: Más de 100.000 5154.0 Antioquia Caucacia 112 Rural ... No No 4 Ni alto ni bajo Mujer 4 Colombiano Android Hombre NaN
12 Colombia 79d9fd53-e044-49ff-b584-a547b9de7f44-7ee3b2939... COL14_14080674 Central Mediana: Entre 25.000 y 100.000 5665.0 Antioquia Urabá 124 Rural ... No No 8 Alto Mujer 4 Colombiano Android Hombre NaN
13 Colombia e107a0de-c422-4464-8cc5-a48daf124bee-b69b4dfcf... COL14_14081350 Atlántica Mediana: Entre 25.000 y 100.000 70670.0 Sucre Sampués 48 Rural ... No No 5 Bajo Mujer 6 Colombiano Android Mujer NaN
14 Colombia f9bb6b2c-be69-4eed-a4db-ff57bfe7bf5d-393aefa09... COL14_14081469 Central Mediana: Entre 25.000 y 100.000 5440.0 Antioquia Marinilla 119 Rural ... No NaN 3 Muy bajo Mujer 8 Colombiano Android Hombre NaN
15 Colombia eb456a94-8d4c-4d0e-8e00-a3e357bc860d-583e1d6f4... COL14_14081437 Atlántica Grande: Más de 100.000 13430.0 Bolívar Magangué 20 Rural ... No No 7 Bajo Mujer 6 Colombiano Android Mujer NaN
16 Colombia bda8d2b0-53b8-4a3d-b4cf-de8141c44259-d941c8f62... COL14_14081076 Pacífica Mediana: Entre 25.000 y 100.000 52227.0 Nariño Cumbal 210 Rural ... NaN 8 Bajo Hombre 3 Colombiano Android Mujer NaN
17 Colombia c2421215-a820-488d-9a53-5da81eb810c3-b443adda7... COL14_14081112 Central Pequeña: Menos de 25.000 17272.0 Caldas Filadelfia 139 Rural ... NaN No 5 Bajo Mujer 5 Colombiano Android Mujer Incorrecto
18 Colombia 0f9058ee-fbe6-43b4-bce8-1f07c7058d2f-d9b38adbf... COL14_14080053 Antiguos Territorios Nacionales Mediana: Entre 25.000 y 100.000 86568.0 Putumayo Puerto Asís 251 Rural ... No 5 Ni alto ni bajo Hombre 4 Colombiano Android Mujer NaN
19 Colombia e107a0de-c422-4464-8cc5-a48daf124bee-b69b4dfcf... COL14_14081347 Atlántica Mediana: Entre 25.000 y 100.000 70670.0 Sucre Sampués 47 Rural ... No No 6 Bajo Mujer 6 Colombiano Android Hombre NaN
20 Colombia b2572116-bf8f-4c90-9438-64e2bf2d93c3-bfdd3f00e... COL14_14081036 Pacífica Pequeña: Menos de 25.000 76275.0 Valle Del Cauca Florida 220 Rural ... NaN 4 Alto Mujer 4 Colombiano Android Hombre NaN
21 Colombia d0ebc280-0340-4b8f-adad-dc520cdedf84-3a3441474... COL14_14081220 Pacífica Pequeña: Menos de 25.000 76306.0 Valle Del Cauca Ginebra 242 Rural ... NaN 2 Alto Mujer 4 Colombiano Android Hombre NaN
22 Colombia 65d205d8-96c5-4e6a-8760-df6058f942dd-fa1ad7064... COL14_14080495 Pacífica Mediana: Entre 25.000 y 100.000 52227.0 Nariño Cumbal 211 Rural ... No 5 Ni alto ni bajo Mujer 4 Colombiano Android Hombre Incorrecto
23 Colombia 35a5b950-71f3-4f20-abe1-d565e884ea49-835bbc6d3... COL14_14080208 Atlántica Mediana: Entre 25.000 y 100.000 23189.0 Córdoba Ciénaga 32 Rural ... No No 7 Bajo Hombre 6 Colombiano Android Mujer NaN
24 Colombia cab3d63e-6449-4ec8-93bd-13ae9b2c7e44-6ca9326f8... COL14_14081190 Atlántica Pequeña: Menos de 25.000 8436.0 Atlántico Manatí 12 Rural ... No No 3 Muy bajo Hombre 3 Colombiano Android Mujer NaN
25 Colombia 5184194b-de95-4975-b654-52f1d8e63dd7-e3078320a... COL14_14080339 Antiguos Territorios Nacionales Mediana: Entre 25.000 y 100.000 86568.0 Putumayo Puerto Asís 251 Rural ... No 4 Ni alto ni bajo Mujer 2 Colombiano Android Mujer Incorrecto
26 Colombia 7b7059b6-68bf-4d99-a425-6089f0b85aa1-219eaad88... COL14_14080712 Central Mediana: Entre 25.000 y 100.000 5665.0 Antioquia Urabá 124 Rural ... No No 4 Bajo Mujer 5 Colombiano Android Mujer NaN
27 Colombia 84848bcd-b1a0-4a2c-a938-3d82bfc36d20-f707c42a1... COL14_14080778 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 25489.0 Cundinamarca Nimaima 171 Rural ... No No 3 Muy bajo Mujer 3 Colombiano Android Hombre NaN
28 Colombia a4ae659d-075b-4b5c-a0d6-235936f9044a-dcec9bde2... COL14_14080975 Pacífica Grande: Más de 100.000 52356.0 Nariño Ipiales 216 Rural ... No 6 Bajo Mujer 5 Colombiano Android Mujer NaN
29 Colombia 84848bcd-b1a0-4a2c-a938-3d82bfc36d20-f707c42a1... COL14_14080781 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 25489.0 Cundinamarca Nimaima 172 Rural ... No No 3 Muy bajo Mujer 3 Colombiano Android Hombre NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1466 Colombia 73f0bf8d-10f2-412f-856d-173592b44785-752fd1956... COL14_14080627 Bogotá Grande: Más de 100.000 1100112.0 Bogotá, D.C. Bogotá 86 Urbano ... No 3 Muy alto Hombre 3 Colombiano Papel Hombre NaN
1467 Colombia d7e365ab-03b5-4b9e-b1b1-2341cbd57e27-901527f52... COL14_14081265 Atlántica Pequeña: Menos de 25.000 8436.0 Atlántico Manatí 9 Urbano ... No No 5 Bajo Mujer 3 Colombiano Android Hombre NaN
1468 Colombia dae2256b-3425-40a6-87b7-98890c4c0a3b-9d96f618f... COL14_14081331 Atlántica Grande: Más de 100.000 70001.0 Sucre Sincelejo 44 Urbano ... 4 Ni alto ni bajo Mujer 7 Colombiano Android Hombre NaN
1469 Colombia a4ae659d-075b-4b5c-a0d6-235936f9044a-dcec9bde2... COL14_14080979 Pacífica Grande: Más de 100.000 52835.0 Nariño Tumaco 223 Urbano ... No No 7 Alto Mujer 5 Colombiano Android Hombre Incorrecto
1470 Colombia 494ff135-fa01-4311-b470-3b429a71f902-cd324617b... COL14_14080319 Oriental Grande: Más de 100.000 68081.0 Santander Barrancabermeja 196 Urbano ... 3 Ni alto ni bajo Mujer 5 Colombiano Android Hombre NaN
1471 Colombia 17cffc7c-909a-4f1f-be0a-b9ed153594c3-729027141... COL14_14080107 Central Grande: Más de 100.000 500125.0 Antioquia Medellín 95 Urbano ... No No 5 Ni alto ni bajo Mujer 5 Colombiano Android Hombre NaN
1472 Colombia ee23b0a3-4d7b-427c-ad4c-d165de3c47b3-9fe0de1e5... COL14_14081440 Pacífica Grande: Más de 100.000 52835.0 Nariño Tumaco 222 Urbano ... No No 8 Bajo Mujer 5 Colombiano Papel Mujer NaN
1473 Colombia bda8d2b0-53b8-4a3d-b4cf-de8141c44259-d941c8f62... COL14_14081062 Pacífica Pequeña: Menos de 25.000 19585.0 Cauca Puracé 205 Urbano ... No 8 Bajo Hombre 3 Colombiano Android Hombre NaN
1474 Colombia e12c73a6-6bb1-4e0a-b554-e09749ea5470-752fd1956... COL14_14081377 Antiguos Territorios Nacionales Grande: Más de 100.000 18001.0 Caquetá Florencia 246 Urbano ... 2 Alto Mujer 2 Colombiano Papel Hombre NaN
1475 Colombia 5e53b135-7705-44b0-bf93-6db5fc318125-2d4bb5655... COL14_14080424 Atlántica Grande: Más de 100.000 13001.0 Bolívar Cartagena 16 Urbano ... 4 Ni alto ni bajo Mujer 5 Colombiano Android Mujer NaN
1476 Colombia 452481f9-0400-472e-b013-a940586e16f7-647f75543... COL14_14080274 Atlántica Mediana: Entre 25.000 y 100.000 23189.0 Córdoba Ciénaga 29 Urbano ... No 3 Muy alto Mujer 5 Colombiano Android Hombre NaN
1477 Colombia da865cda-7a5d-4ba7-8992-b563d400846f-87afc5dc2... COL14_14081303 Bogotá Grande: Más de 100.000 1100112.0 Bogotá, D.C. Bogotá 87 Urbano ... NaN 3 Alto Hombre 5 Colombiano Android Hombre Incorrecto
1478 Colombia 0f9058ee-fbe6-43b4-bce8-1f07c7058d2f-d9b38adbf... COL14_14080051 Antiguos Territorios Nacionales Mediana: Entre 25.000 y 100.000 86568.0 Putumayo Puerto Asís 250 Urbano ... No 5 Ni alto ni bajo Hombre 4 Colombiano Android Hombre NaN
1479 Colombia eb456a94-8d4c-4d0e-8e00-a3e357bc860d-583e1d6f4... COL14_14081427 Atlántica Grande: Más de 100.000 13001.0 Bolívar Cartagena 14 Urbano ... No 10 Ni alto ni bajo Mujer 6 Colombiano Android Hombre Incorrecto
1480 Colombia 5e53b135-7705-44b0-bf93-6db5fc318125-2d4bb5655... COL14_14080428 Atlántica Grande: Más de 100.000 13001.0 Bolívar Cartagena 14 Urbano ... No 6 Ni alto ni bajo Mujer 5 Colombiano Android Hombre Incorrecto
1481 Colombia e12c73a6-6bb1-4e0a-b554-e09749ea5470-752fd1956... COL14_14081409 Pacífica Grande: Más de 100.000 7600130.0 Valle Del Cauca Cali 225 Urbano ... 3 Ni alto ni bajo Mujer 4 Colombiano Papel Hombre NaN
1482 Colombia e107a0de-c422-4464-8cc5-a48daf124bee-b69b4dfcf... COL14_14081344 Atlántica Mediana: Entre 25.000 y 100.000 70670.0 Sucre Sampués 46 Urbano ... NaN 5 Ni alto ni bajo Mujer 6 Colombiano Android Mujer NaN
1483 Colombia e12c73a6-6bb1-4e0a-b554-e09749ea5470-752fd1956... COL14_14081389 Atlántica Grande: Más de 100.000 47001.0 Magdalena Santa Marta 37 Urbano ... No 8 Ni alto ni bajo Mujer 3 Colombiano Papel Hombre NaN
1484 Colombia d0ebc280-0340-4b8f-adad-dc520cdedf84-3a3441474... COL14_14081227 Pacífica Grande: Más de 100.000 7600131.0 Valle Del Cauca Cali 232 Urbano ... No 2 Ni alto ni bajo Mujer 4 Colombiano Android Mujer NaN
1485 Colombia d7e365ab-03b5-4b9e-b1b1-2341cbd57e27-901527f52... COL14_14081275 Atlántica Grande: Más de 100.000 47001.0 Magdalena Santa Marta 40 Urbano ... 3 Alto Mujer 3 Colombiano Android Mujer NaN
1486 Colombia d7e365ab-03b5-4b9e-b1b1-2341cbd57e27-901527f52... COL14_14081250 Atlántica Grande: Más de 100.000 800122.0 Atlántico Barranquilla 7 Urbano ... No 5 Ni alto ni bajo Mujer 3 Colombiano Android Hombre NaN
1487 Colombia 619fe5d6-e154-4ddb-ad52-9ec85eac3c3b-9d96f618f... COL14_14080462 Atlántica Grande: Más de 100.000 23001.0 Córdoba Montería 25 Urbano ... No 4 Alto Mujer 5 Colombiano Papel Mujer NaN
1488 Colombia 35a5b950-71f3-4f20-abe1-d565e884ea49-835bbc6d3... COL14_14080219 Atlántica Mediana: Entre 25.000 y 100.000 23466.0 Córdoba Montelíbano 35 Urbano ... No 8 Ni alto ni bajo Hombre 6 Colombiano Android Hombre NaN
1489 Colombia 619fe5d6-e154-4ddb-ad52-9ec85eac3c3b-9d96f618f... COL14_14080468 Central Grande: Más de 100.000 41001.0 Huila Neiva 141 Urbano ... No 3 Bajo Mujer 3 Colombiano Papel Mujer NaN
1490 Colombia 79d9fd53-e044-49ff-b584-a547b9de7f44-7ee3b2939... COL14_14080667 Central Mediana: Entre 25.000 y 100.000 5665.0 Antioquia Urabá 122 Urbano ... No 6 Alto Mujer 4 Colombiano Android Hombre Incorrecto
1491 Colombia a0091f80-b49d-48b5-8d7f-102d3249cef4-3a07fc13a... COL14_14080918 Bogotá Grande: Más de 100.000 1100110.0 Bogotá, D.C. Bogotá 82 Urbano ... 3 Muy alto Mujer 4 Colombiano Android Hombre NaN
1492 Colombia 5e53b135-7705-44b0-bf93-6db5fc318125-2d4bb5655... COL14_14080430 Atlántica Grande: Más de 100.000 13430.0 Bolívar Magangué 17 Urbano ... NaN No 5 Bajo Mujer 5 Colombiano Android Mujer NaN
1493 Colombia cab3d63e-6449-4ec8-93bd-13ae9b2c7e44-6ca9326f8... COL14_14081169 Atlántica Grande: Más de 100.000 800122.0 Atlántico Barranquilla 7 Urbano ... 8 Bajo Hombre 3 Colombiano Android Mujer NaN
1494 Colombia e12c73a6-6bb1-4e0a-b554-e09749ea5470-752fd1956... COL14_14081391 Atlántica Grande: Más de 100.000 47001.0 Magdalena Santa Marta 37 Urbano ... No 6 Bajo Mujer 3 Colombiano Papel Hombre NaN
1495 Colombia 56de4841-7c9d-489a-a9c5-ae6aa4766b21-521c44910... COL14_14080360 Oriental Pequeña: Menos de 25.000 50577.0 Meta Puerto Lleras 181 Urbano ... No 2 Bajo Hombre 4 Colombiano Android Mujer NaN

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KeyError: In a dictionary, the key doesn't exist

Get the value of "You" in a dictionary


In [38]:
d = dict({"Him": 0, "Her": 1})
print(d.get("You"))


None

TypeError: The data structure doesn't allow for that operation, a variable is None instead of having a value

add 8 to a list of values


In [39]:
this_is_a_list = [0,1,2,3,4]
this_is_a_list + [8]


Out[39]:
[0, 1, 2, 3, 4, 8]

AttributeError: The data structure doesn't have the method

add 8 to a list of values


In [41]:
this_is_a_list = [0,1,2,3,4]
this_is_a_list.append(8)
this_is_a_list


Out[41]:
[0, 1, 2, 3, 4, 8]