Skip to content
Snippets Groups Projects
Commit 208fe541 authored by Jennifer Lorena Ortega Aguilar's avatar Jennifer Lorena Ortega Aguilar
Browse files

completado

parent fbd67711
Branches master
No related tags found
No related merge requests found
......@@ -14283,7 +14283,7 @@ a.anchor-link {
</div><div class="jp-Cell jp-CodeCell jp-Notebook-cell jp-mod-noOutputs ">
<div class="jp-Cell-inputWrapper">
<div class="jp-InputArea jp-Cell-inputArea">
<div class="jp-InputPrompt jp-InputArea-prompt">In&nbsp;[14]:</div>
<div class="jp-InputPrompt jp-InputArea-prompt">In&nbsp;[1]:</div>
<div class="jp-CodeMirrorEditor jp-Editor jp-InputArea-editor" data-type="inline">
<div class="CodeMirror cm-s-jupyter">
<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>
......@@ -14334,7 +14334,7 @@ a.anchor-link {
 
<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;,
&#39;institucion&#39;: &#39;Universida Nacional de Colombia&#39;,
......@@ -14429,7 +14429,7 @@ a.anchor-link {
<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
 
 
<div class="jp-RenderedText jp-OutputArea-output jp-OutputArea-executeResult" data-mime-type="text/plain">
<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
0
......
0% Loading or .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Finish editing this message first!
Please register or to comment