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dc48360b · Felipe Reyes Osorio · 339dbcec · dc48360b · dc48360b · dc48360b
Commit dc48360b authored 4 years ago by Felipe Reyes Osorio
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+++ b/compas.txt
--- a/ejercicio1_reyesf.html
+++ b/ejercicio1_reyesf.html
--- a/ejercicio2_reyesf.html
+++ b/ejercicio2_reyesf.html
--- a/ejercicio3_reyesf.html
+++ b/ejercicio3_reyesf.html
--- a/ejercicio3_reyesf.ipynb
+++ b/ejercicio3_reyesf.ipynb
@@ -7,19 +7,24 @@
    "##### Felipe Reyes Osorio (@reyesf)\n",
    "\n",
    "# Ejercicio 3\n",
-    "Con la función `newEntry` se puede poblar el diccionario. No era parte del ejercicio pero me facilitó el proceso.\n",
+    "Con la función `newEntry` se puede poblar el diccionario. No era parte del ejercicio pero me facilitó el proceso. Sirve para agregar una nueva entrada, pasando un string con la información separada por /. Una vez tuve todos los datos usé `pickle` para guardarlo como un archivo que se puede cargar."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pickle\n",
    "\n",
-    "* reyesf/Felipe/Reyes/Colombia/Cali/22/Univalle/Gimnasio\n",
-    "* varelaj/Jalil/Varela/Colombia/Palmira/21/Univalle/Age of mythology\n",
-    "* vargass/Sasiri Juliana/Vargas/Colombia/Cali/20/Univalle/Bailar\n",
-    "* britod/Daniel Arturo/Brito/Venezuela/Caracas/26/UCV/Patineta\n",
-    "* bermudezj/Jesus David/Bermudez/Colombia/Bogotá/25/Unal/Senderismo\n",
-    "* acerot/Tatiana/Acero/Colombia/Bogotá/23/Unal/Anime\n",
-    "* gomezc/Carla Elena/Gomez/Venezuela/Caracas/27/USB/Bicicleta\n",
-    "* floreza/Andrés David/Florez/Colombia/Cali/22/Univalle/Movement Culture\n",
-    "* cristian.velandia/Cristian/Velandia/Colombia/Bogotá/27/Unal/Anime\n",
+    "#file = open(\"compas.txt\", \"wb\")   # Quitar comentario para\n",
+    "#pickle.dump(compas, file)         # guardar el diccionario\n",
+    "#file.close()                      # en caso de cambios.\n",
    "\n",
-    "* juan-pineda/Juan Carlos/Basto/Colombia/Bucaramanga/37/UIS/Dibujar"
+    "file = open(\"./compas.txt\", \"rb\")\n",
+    "compas = pickle.load(file)\n",
+    "file.close()"
   ]
  },
  {
@@ -45,37 +50,26 @@
   ]
  },
  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
+   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
-   "outputs": [],
   "source": [
-    "compas = {}"
+    "Como ya está lleno el diccionario, no es necesario agregar más entradas. Sin embargo, nuevos `compas` pueden ser agregados con la función."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 5,
+   "execution_count": 35,
   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Info de nueva entrada (sep. por /)vargass/Sasiri/Vargas/Colombia/Cali/20/Univalle/Bailar\n",
-      "['vargass', 'Sasiri', 'Vargas', 'Colombia', 'Cali', '20', 'Univalle', 'Bailar']\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
   "source": [
-    "newEntry(compas)"
+    "#newEntry(compas)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
-    "Definimos las tres funciones que se piden. Todas usan el mismo principio de iterar sobre las llaves de `compas`, e inspeccionar los contenidos de cada una. \n",
+    "Ahora sí definimos las tres funciones que se piden. Todas usan el mismo principio de iterar sobre las llaves de `compas`, e inspeccionar los contenidos de cada una. \n",
    "\n",
    "* La primera retorna una lista con los miembros del país seleccionado. Esta lista está lista para tabular.\n",
    "* La segunda promedia las edades de todos en `compas`.\n",
@@ -84,7 +78,7 @@
  },
  {
   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 26,
+   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
@@ -117,12 +111,14 @@
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
-    "Para tabular importamos la librería `tabular` y definimos un array con los títulos. Para ello iteramos sobre las llaves de cualquier entrada de `compas`."
+    "Para tabular importamos la librería `tabular` y definimos un array con los títulos. Para ello iteramos sobre las llaves de cualquier entrada de `compas`. En este caso tabulamos todos los `compas` de Colombia, pero cambiando el argumento de `sortPais` se puede hacer para otro país.\n",
+    "\n",
+    "Finalmente se muestran la edad media, y el set de instituciones."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 27,
+   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
@@ -131,18 +127,23 @@
  },
  {
   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 30,
+   "execution_count": 32,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
-      " nombre   | apellido   | país     | residencia   |   edad | institución   | hobbie           | mattermost\n",
-      "----------+------------+----------+--------------+--------+---------------+------------------+--------------\n",
-      " Felipe   | Reyes      | Colombia | Cali         |     22 | Univalle      | Gimnasio         | reyesf\n",
-      " Jalil    | Varela     | Colombia | Palmira      |     21 | Univalle      | Age of mythology | varelaj\n",
-      " Sasiri   | Vargas     | Colombia | Cali         |     20 | Univalle      | Bailar           | vargass\n"
+      " nombre         | apellido   | país     | residencia   |   edad | institución   | hobbie           | mattermost\n",
+      "----------------+------------+----------+--------------+--------+---------------+------------------+-------------------\n",
+      " Felipe         | Reyes      | Colombia | Cali         |     22 | Univalle      | Gimnasio         | reyesf\n",
+      " Jalil          | Varela     | Colombia | Palmira      |     21 | Univalle      | Age of mythology | varelaj\n",
+      " Sasiri Juliana | Vargas     | Colombia | Cali         |     20 | Univalle      | Bailar           | vargass\n",
+      " Jesus David    | Bermudez   | Colombia | Bogotá       |     25 | Unal          | Senderismo       | bermudezj\n",
+      " Tatiana        | Acero      | Colombia | Bogotá       |     23 | Unal          | Anime            | acerot\n",
+      " Andrés David   | Florez     | Colombia | Cali         |     22 | Univalle      | Movement Culture | floreza\n",
+      " Cristian       | Velandia   | Colombia | Bogotá       |     27 | Unal          | Anime            | cristian.velandia\n",
+      " Juan Carlos    | Basto      | Colombia | Bucaramanga  |     37 | UIS           | Dibujar          | juan-pineda\n"
     ]
    }
   ],
@@ -157,14 +158,14 @@
  },
  {
   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 31,
+   "execution_count": 33,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
-      "21.0\n"
+      "28.166666666666668\n"
     ]
    }
   ],
@@ -174,14 +175,14 @@
  },
  {
   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 32,
+   "execution_count": 34,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
-      "{'Univalle'}\n"
+      "{'UIS', 'Univalle', 'UNMSM', 'USB', 'Unal', 'UCV'}\n"
     ]
    }
   ],
@@ -191,7 +192,21 @@
  },
  {
   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 18,
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []

 %% Cell type:markdown id: tags:

 ##### Felipe Reyes Osorio (@reyesf)

 # Ejercicio 3
-Con la función `newEntry` se puede poblar el diccionario. No era parte del ejercicio pero me facilitó el proceso.
+Con la función `newEntry` se puede poblar el diccionario. No era parte del ejercicio pero me facilitó el proceso. Sirve para agregar una nueva entrada, pasando un string con la información separada por /. Una vez tuve todos los datos usé `pickle` para guardarlo como un archivo que se puede cargar.

-* reyesf/Felipe/Reyes/Colombia/Cali/22/Univalle/Gimnasio
-* varelaj/Jalil/Varela/Colombia/Palmira/21/Univalle/Age of mythology
-* vargass/Sasiri Juliana/Vargas/Colombia/Cali/20/Univalle/Bailar
-* britod/Daniel Arturo/Brito/Venezuela/Caracas/26/UCV/Patineta
-* bermudezj/Jesus David/Bermudez/Colombia/Bogotá/25/Unal/Senderismo
-* acerot/Tatiana/Acero/Colombia/Bogotá/23/Unal/Anime
-* gomezc/Carla Elena/Gomez/Venezuela/Caracas/27/USB/Bicicleta
-* floreza/Andrés David/Florez/Colombia/Cali/22/Univalle/Movement Culture
-* cristian.velandia/Cristian/Velandia/Colombia/Bogotá/27/Unal/Anime
+%% Cell type:code id: tags:
+
+``` python
+import pickle

-* juan-pineda/Juan Carlos/Basto/Colombia/Bucaramanga/37/UIS/Dibujar
+#file = open("compas.txt", "wb")   # Quitar comentario para
+#pickle.dump(compas, file)         # guardar el diccionario
+#file.close()                      # en caso de cambios.
+
+file = open("./compas.txt", "rb")
+compas = pickle.load(file)
+file.close()
+```

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 def newEntry(d):
    info = input(r"Info de nueva entrada (sep. por /)")
    info = info.split("/")
    print(info)
    #info = matter/nombre/apellido/pais/residencia/edad/institucion/hobbie
    subd = {"nombre": info[1],
            "apellido":info[2],
            "país":info[3],
            "residencia":info[4],
            "edad":info[5],
            "institución":info[6],
            "hobbie":info[7]
           }
    d[info[0]] = subd
 ```

-%% Cell type:code id: tags:
+%% Cell type:markdown id: tags:

-``` python
-compas = {}
-```
+Como ya está lleno el diccionario, no es necesario agregar más entradas. Sin embargo, nuevos `compas` pueden ser agregados con la función.

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
-newEntry(compas)
+#newEntry(compas)
 ```

-%% Output
-
-    Info de nueva entrada (sep. por /)vargass/Sasiri/Vargas/Colombia/Cali/20/Univalle/Bailar
-    ['vargass', 'Sasiri', 'Vargas', 'Colombia', 'Cali', '20', 'Univalle', 'Bailar']
-
 %% Cell type:markdown id: tags:

-Definimos las tres funciones que se piden. Todas usan el mismo principio de iterar sobre las llaves de `compas`, e inspeccionar los contenidos de cada una.
+Ahora sí definimos las tres funciones que se piden. Todas usan el mismo principio de iterar sobre las llaves de `compas`, e inspeccionar los contenidos de cada una.

 * La primera retorna una lista con los miembros del país seleccionado. Esta lista está lista para tabular.
 * La segunda promedia las edades de todos en `compas`.
 * La tercera retorna las instituciones de los `compas` y usamos un set para evitar entradas duplicadas.

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 def sortPais(d, pais):
    names = []
    for matter in d:
        if d[matter]["país"] == pais:
            names.append(matter)
    final = []
    for matter in names:
        datos = [d[matter][datum] for datum in d[matter]]
        datos.append(matter)
        final.append(datos)
    return final

 def edadMedia(d):
    prom = []
    for matter in d:
        prom.append(float(compas[matter]["edad"]))
    print(sum(prom)/len(prom))

 def instit(d):
    instituciones = set()
    for matter in d:
        instituciones.add(compas[matter]["institución"])
    print(instituciones)
 ```

 %% Cell type:markdown id: tags:

-Para tabular importamos la librería `tabular` y definimos un array con los títulos. Para ello iteramos sobre las llaves de cualquier entrada de `compas`.
+Para tabular importamos la librería `tabular` y definimos un array con los títulos. Para ello iteramos sobre las llaves de cualquier entrada de `compas`. En este caso tabulamos todos los `compas` de Colombia, pero cambiando el argumento de `sortPais` se puede hacer para otro país.
+
+Finalmente se muestran la edad media, y el set de instituciones.

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 from tabulate import tabulate
 ```

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 datosParaTabla = sortPais(compas, "Colombia")
 titulos = [key for key in compas["reyesf"]]
 titulos.append("mattermost")

 tabla = tabulate(datosParaTabla, headers = titulos,tablefmt='presto')
 print(tabla)
 ```

 %% Output

-     nombre   | apellido   | país     | residencia   |   edad | institución   | hobbie           | mattermost
-    ----------+------------+----------+--------------+--------+---------------+------------------+--------------
-     Felipe   | Reyes      | Colombia | Cali         |     22 | Univalle      | Gimnasio         | reyesf
-     Jalil    | Varela     | Colombia | Palmira      |     21 | Univalle      | Age of mythology | varelaj
-     Sasiri   | Vargas     | Colombia | Cali         |     20 | Univalle      | Bailar           | vargass
+     nombre         | apellido   | país     | residencia   |   edad | institución   | hobbie           | mattermost
+    ----------------+------------+----------+--------------+--------+---------------+------------------+-------------------
+     Felipe         | Reyes      | Colombia | Cali         |     22 | Univalle      | Gimnasio         | reyesf
+     Jalil          | Varela     | Colombia | Palmira      |     21 | Univalle      | Age of mythology | varelaj
+     Sasiri Juliana | Vargas     | Colombia | Cali         |     20 | Univalle      | Bailar           | vargass
+     Jesus David    | Bermudez   | Colombia | Bogotá       |     25 | Unal          | Senderismo       | bermudezj
+     Tatiana        | Acero      | Colombia | Bogotá       |     23 | Unal          | Anime            | acerot
+     Andrés David   | Florez     | Colombia | Cali         |     22 | Univalle      | Movement Culture | floreza
+     Cristian       | Velandia   | Colombia | Bogotá       |     27 | Unal          | Anime            | cristian.velandia
+     Juan Carlos    | Basto      | Colombia | Bucaramanga  |     37 | UIS           | Dibujar          | juan-pineda

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 edadMedia(compas)
 ```

 %% Output

-    21.0
+    28.166666666666668

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 instit(compas)
 ```

 %% Output

-    {'Univalle'}
+    {'UIS', 'Univalle', 'UNMSM', 'USB', 'Unal', 'UCV'}
+
+%% Cell type:code id: tags:
+
+``` python
+```
+
+%% Cell type:code id: tags:
+
+``` python
+```

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 ```

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 ```

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 ```

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 ```