* 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, país 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 es a la vez otro diccionario, con las llavies "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 de todas las personas en él, y una forma de mostrar todas las instituciones (sin repetición).
%% Cell type:markdown id: tags:
Creamos un diccionario llamado compas, con la información de varias personas de LaConga. A continuación se muestra el diccionario.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
compas={'martinezj':
{'nombre':'Jocabed',
'apellido':'Martínez',
'país':'Venezuela',
'residencia':'Caracas',
'edad':22,
'institución':'Universidad Central de Venezuela',
'hobbie':'música'
},
'tugoresa':{'nombre':'Andrea',
'apellido':'Tugores',
'país':'Venezuela',
'residencia':'Caracas',
'edad':24,
'institución':'Universidad Central de Venezuela',
'hobbie':'tennis'
},
'semprung':{'nombre':'Gerardo',
'apellido':'Semprúm',
'país':'Venezuela',
'residencia':'Caracas',
'edad':24,
'institución':'Universidad Central de Venezuela',
'hobbie':'artes marciales'
},
'afont':{'nombre':'Anamaría',
'apellido':'Font',
'país':'Venezuela',
'residencia':'Alemania',
'edad':61,
'institución':'Universidad Central de Venezuela',
'hobbie':'leer'
},
'fernandezn':{'nombre':'Nicolás',
'apellido':'Fernández',
'país':'Argentina',
'residencia':'Perú',
'edad':27,
'institución':'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',
'hobbie':'piano'
},
'juan-pineda':{'nombre':'Juan',
'apellido':'Pineda',
'país':'Colombia',
'residencia':'Bucaramanga',
'edad':37,
'institución':'Universidad Industrial de Santander',
'hobbie':'dibujo y caminatas en la naturaleza'
},
'cristian.velandia':{'nombre':'Cristian',
'apellido':'Velandia',
'país':'Colombia',
'residencia':'Colombia',
'edad':27,
'institución':'Universidad Nacional de Colombia',
'hobbie':'anime, videos juegos'
},
'grisalesj':{'nombre':'Jennifer',
'apellido':'Grisales',
'país':'Colombia',
'residencia':'Bucaramanga',
'edad':27,
'institución':'Universidad Industrial de Santander',
'hobbie':'rugby'
},
'escalantee':{'nombre':'Eduardo',
'apellido':'Escalante',
'país':'Venezuela',
'residencia':'Venezuela',
'edad':46,
'institución':'Universidad Simón Bolívar',
'hobbie':'música'
},
'omarasto':{'nombre':'Omar',
'apellido':'Asto',
'país':'Perú',
'residencia':'Lima',
'edad':25,
'institución':'Universidad Nacional de Ingeniería',
'hobbie':'leer'
},
'mamaniy':{'nombre':'Yhony',
'apellido':'Mamani Arce',
'país':'Perú',
'residencia':'Perú',
'edad':26,
'institución':'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',
'hobbie':'correr'
},
'acerot':{'nombre':'Tatiana',
'apellido':'Acero Cuellar',
'país':'Colombia',
'residencia':'Colombia',
'edad':27,
'institución':'Universidad Nacional de Colombia',
'hobbie':'anime, cocinar,senderismo'
'hobbie':'anime, cocinar,senderismo'
}
}
```
%% Cell type:markdown id: tags:
Ahora, creamos una función para mostrar la información de todas las personas de un mismo país.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
#Función para mostrar la información de todas las personas de un mismo país
definfo(dict,str):#Argumentos, el diccionario y el país
print('La información de compas de',str,'es:''\n')#Un encabezado antes de que muestre toda la info
forcompa,infoindict.items():#Para cada usuario, información de usuario en los items del diccionario
forcompa,infoindict.items():#Para cada usuario, información de usuario, en los items del diccionario
ifdict[compa]['país']==str:#Si el str en el argumento es igual al país del usuario
foriininfo:#Cada información de ese usuario
print(i,': ',info[i])#Imprimirla
print()
```
%% Cell type:markdown id: tags:
Probamos con Colombia.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
info(compas,'Colombia')
```
%% Output
La información de compas de Colombia es:
nombre : Juan
apellido : Pineda
país : Colombia
residencia : Bucaramanga
edad : 37
institución : Universidad Industrial de Santander
hobbie : dibujo y caminatas en la naturaleza
nombre : Cristian
apellido : Velandia
país : Colombia
residencia : Colombia
edad : 27
institución : Universidad Nacional de Colombia
hobbie : anime, videos juegos
nombre : Jennifer
apellido : Grisales
país : Colombia
residencia : Bucaramanga
edad : 27
institución : Universidad Industrial de Santander
hobbie : rugby
nombre : Tatiana
apellido : Acero Cuellar
país : Colombia
residencia : Colombia
edad : 27
institución : Universidad Nacional de Colombia
hobbie : anime, cocinar,senderismo
hobbie : anime, cocinar,senderismo
%% Cell type:markdown id: tags:
Vemos que se imprime la información de todas las personas de Colombia. Probemos con Perú.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
info(compas,'Perú')
```
%% Output
La información de compas de Perú es:
nombre : Omar
apellido : Asto
país : Perú
residencia : Lima
edad : 25
institución : Universidad Nacional de Ingeniería
hobbie : leer
nombre : Yhony
apellido : Mamani Arce
país : Perú
residencia : Perú
edad : 26
institución : Universidad Nacional Mayor de San Marcos
hobbie : correr
%% Cell type:markdown id: tags:
Obtenemos la información de las personas de Perú. Finalmente, Venezuela.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
info(compas,'Venezuela')
```
%% Output
La información de compas de Venezuela es:
nombre : Jocabed
apellido : Martínez
país : Venezuela
residencia : Caracas
edad : 22
institución : Universidad Central de Venezuela
hobbie : música
nombre : Andrea
apellido : Tugores
país : Venezuela
residencia : Caracas
edad : 24
institución : Universidad Central de Venezuela
hobbie : tennis
nombre : Gerardo
apellido : Semprúm
país : Venezuela
residencia : Caracas
edad : 24
institución : Universidad Central de Venezuela
hobbie : artes marciales
nombre : Anamaría
apellido : Font
país : Venezuela
residencia : Alemania
edad : 61
institución : Universidad Central de Venezuela
hobbie : leer
nombre : Eduardo
apellido : Escalante
país : Venezuela
residencia : Venezuela
edad : 46
institución : Universidad Simón Bolívar
hobbie : música
%% Cell type:markdown id: tags:
Obtenemos la información de las personas de Venezuela.
%% Cell type:markdown id: tags:
Ahora, creamos una función para obtener el promedio de las edades de todas personas del diccionario compas.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
#Función para el promedio de las edades
defpro(dict):#Argumento, el diccionario
s=0#Esta será la suma de las edades
n=0#Esta será el nųmero de elementos
forcompaindict.keys():#Para cada compa del diccionario
s=s+dict[compa]['edad']#Sumamos las edades
n=n+1#Número de edades
pro=s/n#Este sería el promedio
print('El promedio de las edades de los compas es: ')
print(pro,'\n')
```
%% Cell type:markdown id: tags:
Teniendo la función, obtenemos el promedio de todas las edades.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
pro(compas)
```
%% Output
El promedio de las edades de los compas es:
31.083333333333332
%% Cell type:markdown id: tags:
Finalmente, imprimimos todas las instituciones de todas las personas sin repetición. Para esto creamos otra función.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
#Función para mostrar todas las instituciones sin repetición
definst(dict):#Argumento, el diccionario
list_inst=[]#Lista de instituciones
print('Las instituciones de todos los compas son: ')#Un encabezado
print()
print('Las instituciones de todos los compas son: \n')#Un encabezado
forcompaindict.keys():#Para cada usuario
ifdict[compa]['institución']notinlist_inst:#Si la institución no está en la lista, agregarla
