text: #hacer la mejor predicción de cada imagen. Para ellos es necesario realizar los pasos clásicos de un proyecto de _Machine Learning_, como #
  #estadística descriptiva, visualización y preprocesamiento.
  
  
  
  
  def get_list(x):
      """
      Entrega los primeros 4 elementos o todos los elementos de una columna dataframe en el caso que la cadena tenga menos de 4 elementos.
      parametros:
          x:  dataframe columna.
  
          
      :return: lista de 4 elementos o menos.
      """    
      
      
      if isinstance(x, list):
          names = [i['name'] for i in x]
          #Check if more than 3 elements exist. If yes, return only first three. If no, return entire list.
          if len(names) > 4:
              names = names[:4]
          return names
  
      #Return empty list in case of missing/malformed data
      return []
  
  
  
  
  def redondear(a,decimal):
      
      """
      Entrega la decada a la que pertenece cierto año. 
      parametros:
          a:  dataframe columna.
          decimal: Por default este valor debiese ser -1, para decada. Puede usarse otro valor para considerar siglos o milenios pero debe
          modificar el código siguiente.
  
          
      :return: lista con las decadas asociada a cierto dataframe de entrada (columna de tipo numérico).
      """   
      
      
      lista=[]
      for i in a:
          if i< round(i,decimal):
              b=round(i,decimal)-10
          else:
              b=round(i,decimal)
          lista.append(b)
      return lista
  
  def descomponer(a):
      """
      Entrega primer elemento de una cadena dentro de un dataframe.
      parametros:
          a:  dataframe columna.
          
      :return: primer elemento de una cadena.
      """   
      lista=[]
      for i in range(0,len(a)):
          if len(a['genres'][i])==0:
              lista.append('NaN')
          else:
              lista.append(a['genres'][i][0])
          
      return lista
          