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Función `cut()` de Pandas

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Introducción

La función cut() en Pandas se utiliza para segmentar y ordenar valores numéricos en intervalos (bins). En este artículo se consulta, mediante la API de OpenAI, la firma de la función cut() y la descripción de todos sus parámetros, así como la firma de la función pivot_table(). El código muestra dos formas de llamar a la API (con la biblioteca openai y con requests); sustituye TU_CLAVE por tu propia clave si deseas reproducir el ejemplo.

python
import os
import openai

def CHAT_GPT(texto): 
    openai.api_key = 'TU_CLAVE'
    response = openai.Completion.create(
        model = 'text-davinci-003', 
        prompt = f'{texto}', 
        temperature = 1, 
        max_tokens = 4000,
        top_p = 0.8
    )
    resultado = response['choices'][0].text
    return print(resultado)
python
CHAT_GPT('Mostrar código de la función cut (sin valores en los parámetros), describir todos y cada uno de sus parámetros (no olvidar ninguno).')



def cut(x, bins=None, right=None, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise'):
    """
Parámetros: 
x: Es el array o la secuencia que se va a dividir.

bins: Se especifica la cantidad de divisiones en las que se va a separar el array. Esta variable puede ser un número entero o una secuencia de valores numéricos.

right: Este parámetro especifica si los valores se dividen a la derecha o a la izquierda de los límites de los bins. Si el valor es True, los valores se dividen a la derecha de los límites de los bins, de lo contrario, se dividen a la izquierda.

labels: Se usa para especificar etiquetas para cada bin.

retbins: Si se establece en True, devuelve una tupla con los límites de los bins.

precision: Se usa para especificar el nivel de precisión de los límites de los bins.

include_lowest: Si se establece en True, se incluye el valor más bajo en el bin más bajo.

duplicates: Este parámetro se usa para especificar cómo manejar los valores duplicados. Si el valor es 'raise', se levantará una excepción si hay valores duplicados. Si el valor es 'drop', se eliminarán los valores duplicados.
"""
python
import requests

def CHATGPT(texto):
    response = requests.post('https://api.openai.com/v1/completions', 
                             headers= {
                                 'Content-Type': 'application/json', 
                                 'Authorization': 'Bearer TU_CLAVE'
                             }, 
                             json = {
                                 'model': 'text-davinci-003', 
                                 'prompt': texto, 
                                 'max_tokens': 4000, 
                                 'temperature': 1.0
                             }).json()['choices'][0]['text']
    print(response)
python
CHATGPT('Parámetros de la función pivot_table de pandas')



pandas.pivot_table (data, values = None, index = None, columns = None, aggfunc = ‘mean’, fill_value= None, margins= False, dropna = True, margins_name = 'All')

- data: Es una DataFrame de pandas.
- values: Es una lista de columnas para usar como valores en la tabla pivote.
- index: Es una lista de columnas para usar como índices en la tabla pivote.
- columns: Es una lista de columnas para usar como etiquetas de columna en la tabla pivote.
- aggfunc: Es una función de agregación para aplicar a los valores.
- fill_value: El valor a usar para rellenar las celdas que no tienen un valor asociado.
- margins: Booleano para calcular sumas totales para cada columna.
- dropna: Booleano para decidir si se eliminan o no los valores nulos.
- margins_name: Establezca nombres personalizados de los totales.
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