{
 "cells": [
  {
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "# Combinando Notebooks y Scripts para Pandas\n",
    "\n",
    "## 1. ¿Por qué combinar notebooks y scripts?\n",
    "\n",
    "Los notebooks son excelentes para:\n",
    "\n",
    "* Exploración interactiva.\n",
    "* Visualización inmediata.\n",
    "* Explicaciones paso a paso.\n",
    "\n",
    "Los scripts son mejores para:\n",
    "\n",
    "* Reutilizar código en múltiples proyectos.\n",
    "* Automatizar tareas.\n",
    "* Mantener versiones limpias sin celdas de prueba.\n",
    "\n",
    "**Combinarlos** nos permite obtener lo mejor de ambos mundos.\n",
    "\n",
    "## 2. Importar código de scripts en un notebook\n",
    "\n",
    "Dentro del notebook puedes importar el contenido de tus scripts:\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "from procesamiento import limpiar_datos\n",
    "from visualizacion import graficar\n",
    "```\n",
    "\n",
    "## 3. Mover código del notebook a un script\n",
    "\n",
    "Si tu notebook comienza a llenarse de funciones, pásalas a un script:\n",
    "\n",
    "1. Copia las funciones a un archivo `.py`.\n",
    "2. Déjalas limpias, sin variables globales no necesarias.\n",
    "3. Importa esas funciones en el notebook.\n",
    "\n",
    "Esto mejora la organización y te permite ejecutar el código fuera del entorno interactivo.\n",
    "\n",
    "## 4. Buenas prácticas\n",
    "\n",
    "* Mantén los notebooks para comunicar y los scripts para programar.\n",
    "* Usa nombres claros para módulos y funciones.\n",
    "* Añade documentación mínima en tus scripts.\n",
    "* Versiona los notebooks exportándolos a `.py` o limpiando las celdas.\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "## 5. Ejercicios Propuestos\n",
    "\n",
    "1) Crea un fichero `limpieza.py` con la función `reemplazar_por_media(df, columna)`. Usa la función en el dataframe propuesto y cambia el `AvgBill` de cada muestra por el valor medio de la columna.\n"
   ],
   "id": "21aea93ef948ce5"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "outputs": [],
   "execution_count": null,
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "df = pd.DataFrame([('Foreign Cinema', 'Restaurant', 289.0),\n",
    "                   ('Liho Liho', 'Restaurant', 224.0),\n",
    "                   ('500 Club', 'bar', 80.5),\n",
    "                   ('The Square', 'bar', 25.30)],\n",
    "           columns=('name', 'type', 'AvgBill')\n",
    "                 )\n",
    "\n",
    "#TODO"
   ],
   "id": "3af70cde1e26ce9f"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "2) En `transformaciones.py`, implementa funciones como:\n",
    "- `crear_columna_ratio(df, num, den)`\n",
    "- `filtrar_por_rango(df, columna, minimo, maximo)`\n",
    "\n",
    "Una vez implementadas añade un columna en el `DataFrame` del ejemplo anterior (con los valores originales) llamada `comensal` que contenga la información del número de personas por mesa, sus valores serán: `[2,3,5,4]`. Aplica las dos funciones anteriores con estas columnas."
   ],
   "id": "846ae8a0b7515483"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "outputs": [],
   "execution_count": null,
   "source": "#TODO",
   "id": "91df4c389918a67f"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "[![License: CC BY 4.0](https://img.shields.io/badge/License-CC_BY_4.0-lightgrey.svg)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) <br/>\n",
    "Isaac Lera and Miquel Miró Nicolau <br/>\n",
    "Universitat de les Illes Balears <br/>\n",
    "isaac.lera@uib.edu, miquel.miro@uib.edu"
   ],
   "id": "4fcde0b3da87717c"
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}