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Sesión 03: Programación funcional, operadores lógicos y funciones lambda

1. Objetivos

1. Usar las dos funciones más importantes de la programación funcional: map y filter.
2. Utilizar operadores lógicos para extender la funcionalidad de nuestros operadores de comparación.
3. Conocer la sintaxis de las funciones lambda par simplificar la definición de funciones.

2. Contenido

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Programación Funcional

Aprendimos en el Prework que la programación funcional es un paradigma de programación. Básicamente, es un conjunto de herramientas, métodos y reglas que sirven para organizar nuestro código y darle coherencia.

En este curso no nos interesan los detalles de la programación funcional, pero vamos a aprender a usar dos de sus funciones más comunes: map y filter. ¿Por qué? Porque la manera como funcionan se parece mucho a la manera como programan los científicos de datos.

Entendiendo map y filter al 100 te será más fácil aproximarte a las funciones universales en numpy y pandas y a cómo funcionan sus filtros.

¡Vamos adelante!

Elegí los temas de map y filter en lugar de los ciclos porque se parecen mucho más a los paradigmas que utilizan los científicos de datos. Es poco común (y a veces incluso es mala práctica) usar ciclos junto con las librerías de pandas y numpy. Por eso me tomé la libertad impensable de omitirlos.

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map

La primera función que vamos a aprender es la función map. map toma una función y una lista y nos regresa una nueva lista donde la función a sido aplicada a cada elemento de la lista original:

Veamos cómo funciona.

Es importante que los alumnos entiendan el concepto de aplicar una función "elemento por elemento" ("element-wise") a una lista, ya que en esencia eso es lo que sucede cuando aplicamos funciones universales o vectorizadas a un numpy.array o a una Serie de pandas.

Ejemplo 1 Reto 1

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filter

Nuestra segunda función se llama filter. Tal y como su nombre lo dice, filter nos ayuda a filtrar elementos que no queremos de la lista.

filter recibe una función que regrese True o False y una lista. Después aplica la función "elemento por elemento" a la lista. Cada vez que la función regrese True, el elemento se queda en la nueva lista; cuando la función regrese False, el elemento es descartado:

Veamos a detalle cómo funciona.

filter nos permitirá tener un primer acercamiento a los filtros, así como también a los operadores lógicos que aparecerán innumerables veces en los filtros de pandas.

Ejemplo 2 Reto 2

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and

Hasta ahora sólo hemos utilizado filter con una función (una sola condición) para filtrar nuestra lista. ¿Pero qué pasa si queremos usar múltiples condiciones? Aquí es donde entran los operadores lógicos, que nos permiten unir dos sentencias de comparación. El primero es el operador and, que regresa True cuando las dos comparaciones que está uniendo regresan True, y False en todos los demás casos:

Vayamos ahora a algunos ejemplos.

Ejemplo 3 Reto 3

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or

or es muy parecido a and. También nos sirve para unir dos sentencias de comparación y obtener un nuevo resultado. La diferencia es que or regresa True cuando una de las dos o ambas comparaciones regresen True:

Vayamos a algunos ejemplos.

Ejemplo 4 Reto 4

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not

not simplemente regresa el booleano opuesto al que recibe

Vamos a ver cómo funciona

Ejemplo 5

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Funciones lambda

Las funciones lambda son simplemente una manera distinta de declarar nuestras funciones. Tienen el mismo comportamiento de una función, pero una sintaxis y capacidades simplificadas. Se ven así:

lambda x: x * 100

Veámoslas en funcionamiento.

Ejemplo 6 Reto 5

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3. Postwork

Postwork Sesión 3