anadir compas

95a6c141 · Tatiana Acero Cuellar · aad09092 · 95a6c141
Commit 95a6c141 authored 4 years ago by Tatiana Acero Cuellar
--- a/ejercicio3.ipynb
+++ b/ejercicio3.ipynb
@@ -61,7 +61,8 @@
    "                 'UNMSM': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',\n",
    "                 'LAPP': 'Laboratoire d’Annecy de Physique des Particules',\n",
    "                 'univ-tlse3': 'Université Paul Sabatier',\n",
-    "                 'UIS': 'Universidad Industrial de Santander'}"
+    "                 'UIS': 'Universidad Industrial de Santander',\n",
+    "                 'UV':'Universidad del Valle'}"
   ]
  },
  {
@@ -165,6 +166,15 @@
    "              'institución': 'UNAL',\n",
    "              'especialidad':'Mecánica Celeste Relativista',\n",
    "              'hobbie':'Skate'}, \n",
+    "         'reyesf':\n",
+    "             {'nombre': 'Felipe', \n",
+    "              'apellido': 'Reyes Osorio', \n",
+    "              'residencia': 'Colombia', \n",
+    "              'edad': '22', \n",
+    "              'institución': 'UV',\n",
+    "              'especialidad':'Materia condensada',\n",
+    "              'hobbie':'Gimansio'}, \n",
+    "          \n",
    "          'malamboj':\n",
    "             {'nombre': 'Jorge Enrique', \n",
    "              'apellido': 'Malambo Martinez', \n",
@@ -191,7 +201,7 @@
    {
     "data": {
      "text/plain": [
-       "13"
+       "14"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
@@ -416,6 +426,16 @@
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>Felipe</td>\n",
+       "      <td>Reyes Osorio</td>\n",
+       "      <td>Colombia</td>\n",
+       "      <td>22</td>\n",
+       "      <td>UV</td>\n",
+       "      <td>Materia condensada</td>\n",
+       "      <td>Gimansio</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>Jorge Enrique</td>\n",
       "      <td>Malambo Martinez</td>\n",
       "      <td>Colombia</td>\n",
@@ -425,7 +445,7 @@
       "      <td>Talla en madera</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
-       "      <th>7</th>\n",
+       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>Cristian</td>\n",
       "      <td>Velandia</td>\n",
       "      <td>Colombia</td>\n",
@@ -446,8 +466,9 @@
       "3      Sebastian              Ordoñez   Colombia   22        UNAL   \n",
       "4       Jennifer  Grisales Casadiegos   Colombia   27         UIS   \n",
       "5    Jose Miguel        Ladino Méndez   Colombia   24        UNAL   \n",
-       "6  Jorge Enrique     Malambo Martinez   Colombia   39        UNAL   \n",
+       "6         Felipe         Reyes Osorio   Colombia   22          UV   \n",
-       "7       Cristian             Velandia   Colombia   27        UNAL   \n",
+       "7  Jorge Enrique     Malambo Martinez   Colombia   39        UNAL   \n",
+       "8       Cristian             Velandia   Colombia   27        UNAL   \n",
       "\n",
       "                              especialidad                      hobbie  \n",
       "0             Mecánica Celeste Relativista                       Anime  \n",
@@ -456,8 +477,9 @@
       "3      Física de partículas experimentales                Leer, hiking  \n",
       "4  Astropartículas, Divulgación científica  Comunicar Ciencia, Deporte  \n",
       "5             Mecánica Celeste Relativista                       Skate  \n",
-       "6                                   Física             Talla en madera  \n",
+       "6                       Materia condensada                    Gimansio  \n",
-       "7                                   Optica          Anime, videojuegos  "
+       "7                                   Física             Talla en madera  \n",
+       "8                                   Optica          Anime, videojuegos  "
      ]
     },
     "execution_count": 7,
@@ -693,8 +715,8 @@
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
-      "El promedio de las edades de los compas es: 28.692307692307693\n",
+      "El promedio de las edades de los compas es: 28.214285714285715\n",
-      "El promedio de las edades de los compas es: 29\n"
+      "El promedio de las edades de los compas es: 28\n"
     ]
    }
   ],
@@ -722,7 +744,7 @@
    {
     "data": {
      "text/plain": [
-       "{'LAPP', 'UCV', 'UIS', 'UNAL', 'UNMSM', 'univ-tlse3'}"
+       "{'LAPP', 'UCV', 'UIS', 'UNAL', 'UNMSM', 'UV', 'univ-tlse3'}"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
@@ -746,7 +768,7 @@
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Las insituciones en las que estan vinculados los compas son: \n",
-      " [('UNMSM', 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos'), ('UIS', 'Universidad Industrial de Santander'), ('UCV', 'Universidad Central de Venezuela'), ('LAPP', 'Laboratoire d’Annecy de Physique des Particules'), ('univ-tlse3', 'Université Paul Sabatier'), ('UNAL', 'Universidad Nacional de Colombia')]\n"
+      " [('UCV', 'Universidad Central de Venezuela'), ('UNMSM', 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos'), ('UV', 'Universidad del Valle'), ('UIS', 'Universidad Industrial de Santander'), ('LAPP', 'Laboratoire d’Annecy de Physique des Particules'), ('UNAL', 'Universidad Nacional de Colombia'), ('univ-tlse3', 'Université Paul Sabatier')]\n"
     ]
    }
   ],

 %% Cell type:markdown id: tags:
 # Tatiana Acero Cuellar
 ## Universidad Nacional de Colombia
 ### Ejercicios semana 2
 %% Cell type:markdown id: tags:
 # Ejercicio No. 3 - Amigos congueros
 * Entre en contacto con 10 estudiantes del curso de datos y 2 profesores o personal de soporte de LaConga, uno del curso de datos y otro de afuera, y consulte su nombre completo, su nombre de usuario en mattermost, edad, pais de origen, ciudad donde residen, su especialidad científica, nombre del instituto en que estudian/laboran, y un hobbie o afición.
 * Cree un diccionario llamado “compas”, donde la llave sea el nombre de usuario en mattermost, y si depliego el valor almacenado, por ejemplo en compas[“juan-pineda”], lo que obtengo esa la vez otro diccionario, con las llaves “nombre”, “apellido”, “país”, “residencia”, “edad”,“institución”, “hobbie”.
 * Cree una función que reciba como entrada el diccionario y un país de origen, y retorne las informaciones completas de todas las personas de ese país, tabuladas en una forma fácil de entender. -Busque una forma de calcular, a partir del diccionario, el promedio de edad detodas las personas en él, y una forma de mostrar todas las instituciones (sin repetición)
 %% Cell type:markdown id: tags:
 No hemos visto pandas, pero soy re fan de la librería
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 import numpy as np
 import pandas as pd
 ```
 %% Cell type:markdown id: tags:
 Siglas de las universidades
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 universidades = {'UNAL': 'Universidad Nacional de Colombia',
                 'UCV': 'Universidad Central de Venezuela',
                 'UNMSM': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',
                 'LAPP': 'Laboratoire d’Annecy de Physique des Particules',
                 'univ-tlse3': 'Université Paul Sabatier',
-                 'UIS': 'Universidad Industrial de Santander'}
+                 'UIS': 'Universidad Industrial de Santander',
+                 'UV':'Universidad del Valle'}
 ```
 %% Cell type:markdown id: tags:
 ## Crear diccionario 'compas' con la información recopilada
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 compas = {'acerot':
             {'nombre': 'Tatiana',
              'apellido': 'Acero Cuellar',
              'residencia': 'Colombia',
              'edad': '23',
              'institución': 'UNAL',
              'especialidad':'Mecánica Celeste Relativista',
              'hobbie':'Anime'},
          'andreatugores':
             {'nombre': 'Andrea Carolina',
              'apellido': 'Tugores Hernández',
              'residencia': 'Venezuela',
              'edad': '24',
              'institución': 'UCV',
              'especialidad':'Física médica',
              'hobbie':'Tenis'},
          'navasa':
             {'nombre': 'Alfonso',
              'apellido': 'Navas',
              'residencia': 'Colombia',
              'edad': '24',
              'institución': 'UNAL',
              'especialidad':'Física de sistemas complejos, Ecología',
              'hobbie':'Crossfit'},
          'fernandezn':
             {'nombre': 'Nicolás',
              'apellido': 'Fernández Cinquepalmi',
              'residencia': 'Perú',
              'edad': '27',
              'institución': 'UNMSM',
              'especialidad':'Física nuclear',
              'hobbie':'Música'},
          'arturos':
             {'nombre': 'Arturo',
              'apellido': 'Sanchez',
              'residencia': 'Suiza',
              'edad': '34',
              'institución': 'LAPP',
              'especialidad':'Física y Computación',
              'hobbie':'Bicicleta'},
          'pierre_r_pujol':
             {'nombre': 'Pierre',
              'apellido': 'Pujol',
              'residencia': 'Francia',
              'edad': '52',
              'institución': 'univ-tlse3',
              'especialidad':'Física teórica',
              'hobbie':'Fotografía'},
         'britod':
             {'nombre': 'Daniel Arturo',
              'apellido': ' Brito Urbina',
              'residencia': 'Venezuela',
              'edad': '26',
              'institución': 'UCV',
              'especialidad':'Teorías de Campos',
              'hobbie':'Patinetas, Bicicletas, Videojuegos'},
         'hernandezj':
             {'nombre': 'Juan David',
              'apellido': ' Hernández',
              'residencia': 'Colombia',
              'edad': '24',
              'institución': 'UNAL',
              'especialidad':'Electrodinámica cuántica',
              'hobbie':'Leer, Videojuegos'},
         'ordonezs':
             {'nombre': 'Sebastian',
              'apellido': ' Ordoñez',
              'residencia': 'Colombia',
              'edad': '22',
              'institución': 'UNAL',
              'especialidad':'Física de partículas experimentales',
              'hobbie':'Leer, hiking'},
         'grisalesj':
             {'nombre': 'Jennifer',
              'apellido': 'Grisales Casadiegos',
              'residencia': 'Colombia',
              'edad': '27',
              'institución': 'UIS',
              'especialidad':'Astropartículas, Divulgación científica',
              'hobbie':'Comunicar Ciencia, Deporte'},
         'ladinoj':
             {'nombre': 'Jose Miguel',
              'apellido': 'Ladino Méndez',
              'residencia': 'Colombia',
              'edad': '24',
              'institución': 'UNAL',
              'especialidad':'Mecánica Celeste Relativista',
              'hobbie':'Skate'},
+         'reyesf':
+             {'nombre': 'Felipe',
+              'apellido': 'Reyes Osorio',
+              'residencia': 'Colombia',
+              'edad': '22',
+              'institución': 'UV',
+              'especialidad':'Materia condensada',
+              'hobbie':'Gimansio'},
          'malamboj':
             {'nombre': 'Jorge Enrique',
              'apellido': 'Malambo Martinez',
              'residencia': 'Colombia',
              'edad': '39',
              'institución': 'UNAL',
              'especialidad': 'Física',
              'hobbie':'Talla en madera'},
         'cristian.velandia':
             {'nombre': 'Cristian',
              'apellido': 'Velandia',
              'residencia': 'Colombia',
              'edad': '27',
              'institución': 'UNAL',
              'especialidad':'Optica',
              'hobbie':'Anime, videojuegos'}}
 ```
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 len(compas)
 ```
 %% Output
-    13
+    14
 %% Cell type:markdown id: tags:
 ## Crear la función
 Función que recibe un diccionario y un país y retorna un Dataframe de las personas que residen en ese pais. Las columnas son las características/información de la persona.
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 def amigos_congueros(dicci, pais):
    '''
        Función que recibe un diccionario y un país y retorna un Dataframe de las personas que
        residen en ese pais. Las columnas son las características/información de la persona.
    '''
    # -- inicializar una lista vacia para guardar los datos finales
    ha = []
    # -- iterar sobre el diccionario
    for i in dicci:
        # -- usar minúsculas, toca tener cuidado con acentos
        if dicci[i]['residencia'].lower() == pais.lower():
            # -- gudardar en la lista la informacion de la persona que esta en el pais
            ha.append(dicci[i])
    # -- si la lista no tiene elementos, no hay compas en ese pais
    if len(ha) == 0:
        print('No hay compañeros de ese país')
    # -- convertir la lista en un dataframe, para que vea ordenado
    return pd.DataFrame(ha)
 ```
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 # -- compas en venezuela
 ej1 = amigos_congueros(compas, 'venezuela')
 ej1
 ```
 %% Output
                nombre           apellido residencia edad institución  \
    0  Andrea Carolina  Tugores Hernández  Venezuela   24         UCV
    1    Daniel Arturo       Brito Urbina  Venezuela   26         UCV
            especialidad                              hobbie
    0      Física médica                               Tenis
    1  Teorías de Campos  Patinetas, Bicicletas, Videojuegos
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 # -- compas en colombia
 ej2 = amigos_congueros(compas, 'colombia')
 ej2
 ```
 %% Output
              nombre             apellido residencia edad institución  \
    0        Tatiana        Acero Cuellar   Colombia   23        UNAL
    1        Alfonso                Navas   Colombia   24        UNAL
    2     Juan David            Hernández   Colombia   24        UNAL
    3      Sebastian              Ordoñez   Colombia   22        UNAL
    4       Jennifer  Grisales Casadiegos   Colombia   27         UIS
    5    Jose Miguel        Ladino Méndez   Colombia   24        UNAL
-    6  Jorge Enrique     Malambo Martinez   Colombia   39        UNAL
+    6         Felipe         Reyes Osorio   Colombia   22          UV
-    7       Cristian             Velandia   Colombia   27        UNAL
+    7  Jorge Enrique     Malambo Martinez   Colombia   39        UNAL
+    8       Cristian             Velandia   Colombia   27        UNAL
                                  especialidad                      hobbie
    0             Mecánica Celeste Relativista                       Anime
    1   Física de sistemas complejos, Ecología                    Crossfit
    2                 Electrodinámica cuántica           Leer, Videojuegos
    3      Física de partículas experimentales                Leer, hiking
    4  Astropartículas, Divulgación científica  Comunicar Ciencia, Deporte
    5             Mecánica Celeste Relativista                       Skate
-    6                                   Física             Talla en madera
+    6                       Materia condensada                    Gimansio
-    7                                   Optica          Anime, videojuegos
+    7                                   Física             Talla en madera
+    8                                   Optica          Anime, videojuegos
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 # -- compas en peru
 ej3 = amigos_congueros(compas, 'perú')
 ej3
 ```
 %% Output
        nombre               apellido residencia edad institución    especialidad  \
    0  Nicolás  Fernández Cinquepalmi       Perú   27       UNMSM  Física nuclear
       hobbie
    0  Música
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 # -- compas (el profe) en suiza
 ej4 = amigos_congueros(compas, 'suiza')
 ej4
 ```
 %% Output
       nombre apellido residencia edad institución          especialidad  \
    0  Arturo  Sanchez      Suiza   34        LAPP  Física y Computación
          hobbie
    0  Bicicleta
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 # -- compas (el profe) en francia
 ej4 = amigos_congueros(compas, 'francia')
 ej4
 ```
 %% Output
       nombre apellido residencia edad institución    especialidad      hobbie
    0  Pierre    Pujol    Francia   52  univ-tlse3  Física teórica  Fotografía
 %% Cell type:markdown id: tags:
 ### A partir del diccionario compas se puede calcular el promedio y las instituciones de esta manera
 Se podria hacer mas sencillo desde el dataframe
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 # -- inicializar la suma en cero
 suma = 0
 # -- inicializar una lista vacia
 insti = []
 # -- tomar cada diccionario y extraer el valor de la edad, sumar y promediar por la cantidad de compas
 for i in compas:
    suma = suma + int(compas[i]['edad'])
    # -- guardar cada insitución en la lista
    insti.append(compas[i]['institución'])
 promedio = suma / len(compas)
 print('El promedio de las edades de los compas es: {}'.format(promedio))
 print('El promedio de las edades de los compas es: {}'.format(round(promedio)))
 ```
 %% Output
-    El promedio de las edades de los compas es: 28.692307692307693
+    El promedio de las edades de los compas es: 28.214285714285715
-    El promedio de las edades de los compas es: 29
+    El promedio de las edades de los compas es: 28
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 # -- para determinar las instituciones sin repetir, convertirmos la lista en un conjunto
 siglas = set(insti)
 siglas
 ```
 %% Output
-    {'LAPP', 'UCV', 'UIS', 'UNAL', 'UNMSM', 'univ-tlse3'}
+    {'LAPP', 'UCV', 'UIS', 'UNAL', 'UNMSM', 'UV', 'univ-tlse3'}
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 # -- buscamos el nombre completo de acuerdo a la sigla
 insituciones = [(i, universidades[i]) for i in siglas]
 print('Las insituciones en las que estan vinculados los compas son: \n {}'.format(insituciones))
 ```
 %% Output
    Las insituciones en las que estan vinculados los compas son:
-     [('UNMSM', 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos'), ('UIS', 'Universidad Industrial de Santander'), ('UCV', 'Universidad Central de Venezuela'), ('LAPP', 'Laboratoire d’Annecy de Physique des Particules'), ('univ-tlse3', 'Université Paul Sabatier'), ('UNAL', 'Universidad Nacional de Colombia')]
+     [('UCV', 'Universidad Central de Venezuela'), ('UNMSM', 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos'), ('UV', 'Universidad del Valle'), ('UIS', 'Universidad Industrial de Santander'), ('LAPP', 'Laboratoire d’Annecy de Physique des Particules'), ('UNAL', 'Universidad Nacional de Colombia'), ('univ-tlse3', 'Université Paul Sabatier')]
 %% Cell type:code id: tags:
 ``` python
 ```