Commit 208fe541 authored by Jennifer Lorena Ortega Aguilar's avatar Jennifer Lorena Ortega Aguilar
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<div class="jp-InputPrompt jp-InputArea-prompt">In&nbsp;[14]:</div>
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<div class=" highlight hl-ipython3"><pre><span></span><span class="n">compas</span> <span class="o">=</span> <span class="p">{</span><span class="s1">&#39;VelandiaC&#39;</span> <span class="p">:</span> <span class="p">{</span><span class="s1">&#39;edad&#39;</span><span class="p">:</span><span class="mi">27</span><span class="p">,</span> <span class="s1">&#39;nombre&#39;</span><span class="p">:</span> <span class="s1">&#39;Cristian&#39;</span><span class="p">,</span> <span class="s1">&#39;apellido&#39;</span><span class="p">:</span><span class="s1">&#39;velandia&#39;</span><span class="p">,</span> <span class="s1">&#39;hobbie&#39;</span><span class="p">:</span><span class="s1">&#39;anime&#39;</span><span class="p">,</span> <span class="s1">&#39;institucion&#39;</span><span class="p">:</span> <span class="s1">&#39;Universida Nacional de Colombia&#39;</span><span class="p">,</span> <span class="s1">&#39;pais&#39;</span><span class="p">:</span> <span class="s1">&#39;colombia&#39;</span><span class="p">,</span> <span class="s1">&#39;residencia&#39;</span><span class="p">:</span><span class="s1">&#39;colombia&#39;</span> <span class="p">},</span>
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<div class="jp-RenderedText jp-OutputArea-output jp-OutputArea-executeResult" data-mime-type="text/plain">
<pre>{&#39;edad&#39;: 27,
&#39;nombre&#39;: &#39;cristian&#39;,
&#39;nombre&#39;: &#39;Cristian&#39;,
&#39;apellido&#39;: &#39;velandia&#39;,
&#39;hobbie&#39;: &#39;anime&#39;,
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<div class="jp-RenderedText jp-OutputArea-output" data-mime-type="text/plain">
<pre>VelandiaC
edad : 27
nombre : cristian
nombre : Cristian
apellido : velandia
hobbie : anime
institucion : Universida Nacional de Colombia
......@@ -14438,7 +14438,7 @@ residencia : colombia
--------------------------------------
bermudezj
edad : 25
nombre : jesus
nombre : Jesus
apellido : bermudez
hobbie : senderismo
institucion : Universida Nacional de Colombia
......@@ -14447,13 +14447,22 @@ residencia : colombia
--------------------------------------
Nicole
edad : 23
nombre : angie
nombre : Angie
apellido : hernandez
hobbie : dibujo
institucion : Universidad Industrial de Santander
pais : colombia
residencia : colombia
--------------------------------------
Navasa
edad : 28
nombre : Alfonso
apellido : navas
hobbie : filosofía
institucion : Universidad de los Andes
pais : colombia
residencia : colombia
--------------------------------------
</pre>
</div>
</div>
......@@ -14511,7 +14520,7 @@ residencia : colombia
 
 
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<pre>25.5</pre>
<pre>28.636363636363637</pre>
</div>
 
</div>
......@@ -14558,11 +14567,13 @@ residencia : colombia
 
 
<div class="jp-RenderedText jp-OutputArea-output jp-OutputArea-executeResult" data-mime-type="text/plain">
<pre>[&#39;Escuela Politecnica Nacional&#39;,
&#39;Universida Nacional de Colombia&#39;,
<pre>[&#39;Universida Nacional de Colombia&#39;,
&#39;Escuela Politecnica Nacional&#39;,
&#39;Universidad Nacional de Ingeniería&#39;,
&#39;Universidad Industrial de Santander&#39;,
&#39;Universidad Nacional Mayor de San Marcos&#39;]</pre>
&#39;Universidad Nacional Mayor de San Marcos&#39;,
&#39;Universidad Simon Bolivar&#39;,
&#39;Universidad de los Andes&#39;]</pre>
</div>
 
</div>
......
%% Cell type:markdown id: tags:
## Nombre: Jennifer Ortega
### Ejercicio No. 3 - Amigos congueros
%% Cell type:markdown id: tags:
- 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 es a 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 de todas las personas en él, y una forma de mostrar todas las instituciones (sin repetición)
%% Cell type:markdown id: tags:
## Resolución
- Primero creamos un diccionario principal.
- A cada llave se le asociará un nuevo diccionario con la informacion de los compañeros.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
compas = {'VelandiaC' : {'edad':27, 'nombre': 'Cristian', 'apellido':'velandia', 'hobbie':'anime', 'institucion': 'Universida Nacional de Colombia', 'pais': 'colombia', 'residencia':'colombia' },
'OrtegaJ': {'edad':25, 'nombre': 'jennifer', 'apellido':'ortega', 'hobbie':'dibujar', 'institucion': 'Escuela Politecnica Nacional', 'pais': 'ecuador' , 'residencia': 'ecuador'},
'Omarasto' : {'edad':26, 'nombre': 'Omar', 'apellido':'asto', 'hobbie':'poesia', 'institucion': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'pais': 'peru', 'residencia':'lima' },
'bermudezj' : {'edad':25, 'nombre': 'Jesus', 'apellido':'bermudez', 'hobbie':'senderismo', 'institucion': 'Universida Nacional de Colombia', 'pais': 'colombia', 'residencia':'colombia' },
'Nicole' : {'edad':23, 'nombre': 'Angie', 'apellido':'hernandez', 'hobbie':'dibujo', 'institucion': 'Universidad Industrial de Santander', 'pais': 'colombia', 'residencia':'colombia' },
'FernandezN': {'edad':27, 'nombre': 'Nicolas', 'apellido':'fernandez', 'hobbie':'piano', 'institucion': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos' , 'pais':'argentina', 'residencia':'peru'},
'Aldo': {'edad':28, 'nombre': 'Aldo', 'apellido':'arriola', 'hobbie':'Musica', 'institucion': 'Universidad Nacional de Ingeniería' , 'pais':'peru', 'residencia':'lima'},
'Teofilo': {'edad':54, 'nombre': 'Teofilo', 'apellido':'vargas', 'hobbie':'Wing Chun Kuen', 'institucion': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos' , 'pais':'peru', 'residencia':'lima'},
'Leonl': {'edad':22, 'nombre': 'Luis', 'apellido':'Leon', 'hobbie':'Musica', 'institucion': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos' , 'pais':'peru', 'residencia':'peru'},
'siria': {'edad':30, 'nombre': 'Siria', 'apellido':'sadeddin', 'hobbie':'Data science', 'institucion': 'Universidad Simon Bolivar' , 'pais':'venezuela', 'residencia':'peru'},
'Aldo': {'edad':28, 'nombre': 'Aldo', 'apellido':'arriola', 'hobbie':'musica', 'institucion': 'Universidad Nacional de Ingeniería' , 'pais':'peru', 'residencia':'lima'},
'Navasa': {'edad':28, 'nombre': 'Alfonso', 'apellido':'navas', 'hobbie':'filosofía', 'institucion': 'Universidad de los Andes' , 'pais':'colombia', 'residencia':'colombia'}}
```
%% Cell type:code id: tags:
``` python
compas['VelandiaC'] # Por medio de la llave ingresamos a la informacion dentro de VelandiaC
```
%% Output
{'edad': 27,
'nombre': 'cristian',
'nombre': 'Cristian',
'apellido': 'velandia',
'hobbie': 'anime',
'institucion': 'Universida Nacional de Colombia',
'pais': 'colombia',
'residencia': 'colombia'}
%% Cell type:markdown id: tags:
Aqui utilizamos 2 llaves, la una para el diccionario principal, y la otra para el diccionario con la información de los compañeros, los cuales estan dentro del diccionario principal.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
compas['VelandiaC']['nombre']
compas['VelandiaC']['pais']
```
%% Output
'colombia'
%% Cell type:code id: tags:
``` python
def funcion_dic(diccionario, pais):
'''Funcion que recibe un diccionario y un pais y retorna en forma tabulada la informacion de cada compañero
que pertenesca al pais ingresado.'''
for usuarios in diccionario.keys():
if diccionario[usuarios]['pais'] == pais: # verificamos que el pais de los compañeros coincide con el ingresado
print(usuarios)
for key, value in diccionario[usuarios].items():
print(key, ':', value)
print('--------------------------------------')
funcion_dic(compas, 'colombia')
```
%% Output
VelandiaC
edad : 27
nombre : cristian
nombre : Cristian
apellido : velandia
hobbie : anime
institucion : Universida Nacional de Colombia
pais : colombia
residencia : colombia
--------------------------------------
bermudezj
edad : 25
nombre : jesus
nombre : Jesus
apellido : bermudez
hobbie : senderismo
institucion : Universida Nacional de Colombia
pais : colombia
residencia : colombia
--------------------------------------
Nicole
edad : 23
nombre : angie
nombre : Angie
apellido : hernandez
hobbie : dibujo
institucion : Universidad Industrial de Santander
pais : colombia
residencia : colombia
--------------------------------------
Navasa
edad : 28
nombre : Alfonso
apellido : navas
hobbie : filosofía
institucion : Universidad de los Andes
pais : colombia
residencia : colombia
--------------------------------------
%% Cell type:code id: tags:
``` python
def edad_promedio(diccionario):
'''Funcion que recibe un diccionario y extrae el promedio de edades'''
promedio_edad= 0
i = 0
for usuarios in diccionario.keys():
promedio_edad = promedio_edad + diccionario[usuarios]['edad'] # sumamos todas las edades de cada compañero
i += 1
return promedio_edad/i
```
%% Cell type:code id: tags:
``` python
edad_promedio(compas)
```
%% Output
25.5
28.636363636363637
%% Cell type:code id: tags:
``` python
def institucion(diccionario):
'''Funcion que retorna todas las intituciones a las que perteneca cada compañero, sin repeticion'''
instituciones = []
instituciones_final = []
for usuarios in diccionario.keys():
instituciones.append(diccionario[usuarios]['institucion']) # extraemos el nombre de cada institucion
for i in instituciones: # para evitar repeticiones al mostrar las intituciones
if i not in instituciones_final:
instituciones_final.append(i)
return instituciones_final
institucion(compas)
```
%% Output
['Escuela Politecnica Nacional',
'Universida Nacional de Colombia',
['Universida Nacional de Colombia',
'Escuela Politecnica Nacional',
'Universidad Nacional de Ingeniería',
'Universidad Industrial de Santander',
'Universidad Nacional Mayor de San Marcos']
'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',
'Universidad Simon Bolivar',
'Universidad de los Andes']
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# para exportar el notebook a html
import os
os.system('jupyter nbconvert --to html ejercicio3.ipynb')
```
%% Output
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Supports Markdown
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