" 'institucion': 'Universida Nacional de Colombia',\n",
...
...
@@ -111,7 +111,7 @@
"text": [
"VelandiaC\n",
"edad : 27\n",
"nombre : cristian\n",
"nombre : Cristian\n",
"apellido : velandia\n",
"hobbie : anime\n",
"institucion : Universida Nacional de Colombia\n",
...
...
@@ -120,7 +120,7 @@
"--------------------------------------\n",
"bermudezj\n",
"edad : 25\n",
"nombre : jesus\n",
"nombre : Jesus\n",
"apellido : bermudez\n",
"hobbie : senderismo\n",
"institucion : Universida Nacional de Colombia\n",
...
...
@@ -129,12 +129,21 @@
"--------------------------------------\n",
"Nicole\n",
"edad : 23\n",
"nombre : angie\n",
"nombre : Angie\n",
"apellido : hernandez\n",
"hobbie : dibujo\n",
"institucion : Universidad Industrial de Santander\n",
"pais : colombia\n",
"residencia : colombia\n",
"--------------------------------------\n",
"Navasa\n",
"edad : 28\n",
"nombre : Alfonso\n",
"apellido : navas\n",
"hobbie : filosofía\n",
"institucion : Universidad de los Andes\n",
"pais : colombia\n",
"residencia : colombia\n",
"--------------------------------------\n"
]
}
...
...
@@ -176,7 +185,7 @@
{
"data": {
"text/plain": [
"25.5"
"28.636363636363637"
]
},
"execution_count": 6,
...
...
@@ -196,11 +205,13 @@
{
"data": {
"text/plain": [
"['Escuela Politecnica Nacional',\n",
" 'Universida Nacional de Colombia',\n",
"['Universida Nacional de Colombia',\n",
" 'Escuela Politecnica Nacional',\n",
" 'Universidad Nacional de Ingeniería',\n",
" 'Universidad Industrial de Santander',\n",
" 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos']"
" 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',\n",
" 'Universidad Simon Bolivar',\n",
" 'Universidad de los Andes']"
]
},
"execution_count": 7,
...
...
%% 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'},
'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
deffuncion_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.'''
forusuariosindiccionario.keys():
ifdiccionario[usuarios]['pais']==pais:# verificamos que el pais de los compañeros coincide con el ingresado
print(usuarios)
forkey,valueindiccionario[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
defedad_promedio(diccionario):
'''Funcion que recibe un diccionario y extrae el promedio de edades'''
promedio_edad=0
i=0
forusuariosindiccionario.keys():
promedio_edad=promedio_edad+diccionario[usuarios]['edad']# sumamos todas las edades de cada compañero
i+=1
returnpromedio_edad/i
```
%% Cell type:code id: tags:
``` python
edad_promedio(compas)
```
%% Output
25.5
28.636363636363637
%% Cell type:code id: tags:
``` python
definstitucion(diccionario):
'''Funcion que retorna todas las intituciones a las que perteneca cada compañero, sin repeticion'''
instituciones=[]
instituciones_final=[]
forusuariosindiccionario.keys():
instituciones.append(diccionario[usuarios]['institucion'])# extraemos el nombre de cada institucion
foriininstituciones:# para evitar repeticiones al mostrar las intituciones
ifinotininstituciones_final:
instituciones_final.append(i)
returninstituciones_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
importos
os.system('jupyter nbconvert --to html ejercicio3.ipynb')