se añadió el ejercicio3 y su versión en html

ejercicio3.ipynb

@@ -193,12 +193,223 @@
     "### 2. Crear una función que reciba el diccionario y un país de origen y devuelva de forma tabulada la información de todas las personas de dicho país. Además cree una forma de calcular el promedio de edades de todas las personas en el diccionario y también como mostrar todas las instituciones sin repetición."
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Importamos la librería tabulate para tabular el diccionario de forma organizada"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 86,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from tabulate import tabulate"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Para utilizar la función tabulate, es necesario crear una lista con las etiquedas de la tabla. La llamamos items."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 44,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "items = [\"Nombre\", \"Apellido\", \"Edad\", \"País de origen\", \"Ciudad de residencia\",\"especialidad\",\"institución\",\"hobbies\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Acá tenemos un ejemplo de la función tabulate, cuando se la aplicamos al diccionario que se genera al ingresar el usuario de mattermos 'ordonezs'."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 108,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Nombre                   Apellido\n",
+      "-----------------------  ---------------------------------\n",
+      "nombre                   Sebastian\n",
+      "apellido                 Ordoñez\n",
+      "edad                     22\n",
+      "país de origen           Colombia\n",
+      "ciudad de residencia     Bogotá\n",
+      "especialidad científica  Física de partículas experimental\n",
+      "institución              Universidad Nacional de Colombia\n",
+      "hobbies                  leer,hiking,entrenamiento de peso\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(tabulate(compas['ordonezs'].items(),headers=items))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Ahora creamos una variable que reciba un país para obtener la información de los estudiantes y profesores que pertenecen a dicho país."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 84,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "digite un país: Perú\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "x= input(\"digite un país: \")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Definimos la función país, la cual recibe un string. Luego busca en todos los diccionarios en la sección ['país de origen'] cuales coinciden con la variable que se ingresó a la función y finalmente imprime la información correspondiente de forma tabulada."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
+   "execution_count": 104,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
-   "source": []
+   "source": [
+    "def pais(p):\n",
+    "    for llave in compas:\n",
+    "        if compas[llave]['país de origen'] == x:\n",
+    "            print(tabulate(compas[llave].items(),headers=items))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "**Ejemplo:** Cuando ingresamos como variable 'Perú' y aplicamos la función país sobre esta variable, obtenemos la información de tres estudiantes cuyo país de origen coincide con el que se ingresó a la función. Obtenemos entonces la información correspondiente de cada uno de ellos y ellas."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 105,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Nombre                   Apellido\n",
+      "-----------------------  ------------------------------------\n",
+      "nombre                   Ariel\n",
+      "apellido                 Rivera\n",
+      "edad                     33\n",
+      "país de origen           Perú\n",
+      "ciudad de residencia     Lima\n",
+      "especialidad científica  Física Nuclear\n",
+      "institución              Universidad Nacional de Ingeniería\n",
+      "hobbies                  Geopolitica, CS:Go, uC, Programación\n",
+      "Nombre                   Apellido\n",
+      "-----------------------  ----------------------------------\n",
+      "nombre                   Omar\n",
+      "apellido                 Asto\n",
+      "edad                     25\n",
+      "país de origen           Perú\n",
+      "ciudad de residencia     Lima\n",
+      "especialidad científica  Física de altas energías\n",
+      "institución              Universidad Nacional de Ingeniería\n",
+      "hobbies                  leer periódico\n",
+      "Nombre                   Apellido\n",
+      "-----------------------  ---------------------------------------\n",
+      "nombre                   Robin Noe\n",
+      "apellido                 Camacho\n",
+      "edad                     22\n",
+      "país de origen           Perú\n",
+      "ciudad de residencia     Trujillo\n",
+      "especialidad científica  Espectroscopía Libs\n",
+      "institución              Universidad Nacional de Trujillo\n",
+      "hobbies                  trekking, bike, jugar en pc, ver series\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pais(x)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Ahora queremos calcular la edad promedio de los estudiantes y profesores del diccionario. Para esto creamos dos variables que inician en cero. Luego aplicamos un ciclo for que recorra las edades de todos los estudiantes y las vaya sumando a la variable a, además luego de hacer esto, la variable n suma 1 para llevar la cuenta de cuantas personas hay en el diccionario. Finalmente imprimimos el cociente entre a y n para obtener la edad promedio."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 111,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "27.916666666666668\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "a=0\n",
+    "n=0\n",
+    "for llave in compas:\n",
+    "    a+=compas[llave]['edad']\n",
+    "    n+=1\n",
+    "print(a/n)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Finalmente, queremos obtener una lista con todas las instituciones sin repetición. Para esto creamos una lista vacía y por medio de un ciclo for le vamos añadiendo la institución correspondiente de cada estudiante o profesor, luego volvemos la lista un set para que elimine los elementos repetidos y la volvemos una lista nuevamente. Al imprimir esta nueva lista obtenemos el resultado deseado."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 112,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['Universidad Nacional de Ingeniería', 'Universidad Nacional de Colombia', 'Universidad Central de Venezuela', 'Universidad Nacional de Trujillo', 'Universidad Antonio Nariño', 'Universidad del Valle']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "instituciones=[]\n",
+    "for llave in compas:\n",
+    "    instituciones.append(compas[llave]['institución'])\n",
+    "    institucionesnr = list(set(instituciones))\n",
+    "print(institucionesnr)"
+   ]
   }
  ],
  "metadata": {