Agrupar y contar con bibliotecas de datos

El script lee eventos.csv, se queda con los fallos y los cuenta por usuario. Es un flujo de cuatro pasos: leer, filtrar, agrupar, contar. Una tabla impresa parece una respuesta completa, pero cada paso puede dejar filas fuera. Para saber cuántas, hay que contar los eventos al inicio y los que llegan al final.

Abre /analisis/eventos.csv y fíjate en los fallos en los que el campo de usuario está vacío. Una celda vacía es un valor ausente, no un nombre.

Por defecto, al agrupar con groupby, las filas cuya clave está vacía se descartan: no forman un grupo propio. No hay error ni aviso. La biblioteca asume que quien agrupa quiere solo los grupos con nombre, y el resultado sale redondo. Se puede pedir lo contrario con una opción del propio groupby que mantiene las claves vacías como un grupo más.

Es una decisión de la herramienta, no un fallo, y conviene conocerla antes de confiar en una tabla de «los usuarios con más fallos».

Lo que imprime el script es lo que verá quien lo ejecute. Leer la salida con atención significa saber qué dice y qué calla: la tabla ordena a los usuarios por número de fallos y muestra la cifra de cada uno.

Abre /analisis/salida.txt y mira la primera tabla.

El script convierte la columna de hora con to_datetime. Con la opción errors="coerce", cuando un valor no se entiende como fecha, no se detiene: lo sustituye por un valor ausente especial. Después, groupby sobre la hora de esas filas las deja fuera, como pasaba con el usuario vacío.

Es la misma historia en otra columna: una opción pensada para que el script no se rompa hace que lo ilegible desaparezca del resumen.

Revisa en eventos.csv los fallos cuya hora no está escrita como la mayoría de las filas (con fecha, hora y la letra Z).

No se trata de aceptar sin más lo que sale. Tampoco de reescribir todo. Los dos arreglos son pequeños: pedir a groupby que conserve el grupo vacío y contar cuántas filas se quedaron con la hora ausente, e imprimir ambas cifras junto a las tablas. Así quien lee el resumen sabe cuánto de lo que ve está completo.

La regla de oro del resumen honesto es que el total que muestra más el total que descarta cuadren con el total del archivo.