Concepto
Pedirle a la IA el código de limpieza ahorra tiempo, y el código que devuelve suele correr sin errores. Que corra no significa que haga lo correcto: hay que leerlo, ejecutarlo y comprobar el resultado como si lo hubiera escrito otra persona.
Lo que pediste. "En pandas: normaliza la columna area de reclamos y resuelve los montos vacíos."
Lo que respondió la IA.
reclamos["area"] = reclamos["area"].str.lower()
reclamos["monto_reclamado"] = reclamos["monto_reclamado"].fillna(reclamos["monto_reclamado"].mean())Cómo revisarlo.
- ¿Hace todo lo que hace falta? Después de correrlo, mira los valores distintos de area con
unique(). Si quedan variantes, faltó un paso. - ¿Inventa datos? Rellenar los montos vacíos con el promedio convierte "el cliente no informó el monto" en un número que nadie dijo. Los totales que calcules después incluirán dinero inventado.
- ¿Qué decisión correspondía? Un monto que falta se marca para revisión o se deja vacío y se informa cuántos son. Rellenarlo es una decisión de negocio, no de la IA.
Pide la regla, no solo el código. Un buen pedido de limpieza dice qué no hacer: "No inventes valores faltantes; márcalos en una columna aparte". Una regla escrita así puede revisarla otra persona y repetirse el mes siguiente.
> tarea Python
Este es el código que propuso la IA. Ejecútalo, revisa el resultado y corrígelo: la columna area tiene que quedar solo con despacho, cobro y soporte; los montos vacíos no se rellenan, y una columna nueva revisar_monto marca con True los reclamos sin monto.
Primero intenta: las pistas aparecen después de 2 intentos con un resultado incorrecto (los errores de código no cuentan). Llevas 0.