{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# José Martin Serrano Torres\n",
"#### 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."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"#creacion de los datos de algunos estudiantes y profesores\n",
"mamaniy = {\n",
" 'Nombre': 'Yhoni',\n",
" 'Apellido': 'Mamani',\n",
" 'Pais': 'peru',\n",
" 'Residencia': 'Lima',\n",
" 'Edad': 26,\n",
" 'Institucion': 'Universidad Mayor de San Marcos',\n",
" 'hobbie': 'Cocinar'\n",
"}\n",
"siria = {\n",
" 'Nombre' : 'Siria',\n",
" 'Apellido' : 'Sadeddin',\n",
" 'Pais' : 'venezuela',\n",
" 'Residencia' : 'Bogota',\n",
" 'Edad' : 30,\n",
" 'Institucion' : 'Universidad Simon Bolivar',\n",
" 'hobbie' : 'Data Science'\n",
" }\n",
"\n",
"carilloj = {\n",
" 'Nombre': 'Juan',\n",
" 'Apellido': 'Carillo',\n",
" 'Pais': 'colombia',\n",
" 'Residencia': 'Bogota',\n",
" 'Edad': 25,\n",
" 'Institucion': 'Universidad nacional de colombia',\n",
" 'hobbie': 'Basket'\n",
"}\n",
"leonl = {\n",
" 'Nombre': 'Luis ',\n",
" 'Apellido': 'Leon ',\n",
" 'Pais': 'peru',\n",
" 'Residencia': 'Callao',\n",
" 'Edad': 22,\n",
" 'Institucion': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',\n",
" 'hobbie': 'Guitarra'\n",
"}\n",
"\n",
"martinezj = {\n",
" 'Nombre': 'Jocabed',\n",
" 'Apellido': 'Martinez',\n",
" 'Pais': 'venezuela',\n",
" 'Residencia': 'Caracas',\n",
" 'Edad': 22,\n",
" 'Institucion': 'Universidad Central de Venezuela',\n",
" 'hobbie': 'Musica'\n",
"}\n",
"\n",
"pinzonc = {\n",
" 'Nombre': 'Carlos ',\n",
" 'Apellido': 'Pinzon ',\n",
" 'Pais': 'colombia',\n",
" 'Residencia': 'Bogota',\n",
" 'Edad': 30,\n",
" 'Institucion': 'Universidad Antonio Nariño',\n",
" 'hobbie': 'Atletismo'\n",
"}\n",
"acerot= {\n",
" 'Nombre': 'Tatiana',\n",
" 'Apellido': 'Acero',\n",
" 'Pais': 'colombia',\n",
" 'Residencia': 'Bogota',\n",
" 'Edad': 23,\n",
" 'Institucion': 'Universidad nacional de colombia',\n",
" 'hobbie': 'Fotografia'\n",
"}\n",
"ramosm = {\n",
" 'Nombre': 'Maria ',\n",
" 'Apellido': 'Ramos',\n",
" 'Pais': 'venezuela',\n",
" 'Residencia': 'Merida',\n",
" 'Edad': 23,\n",
" 'Institucion': 'Universidad de los Andres',\n",
" 'hobbie': 'Escribir'\n",
"}\n",
"vargass = {\n",
" 'Nombre': 'Sasiru ',\n",
" 'Apellido': 'Vargas ',\n",
" 'Pais': 'colombia',\n",
" 'Residencia': 'Cali',\n",
" 'Edad': 20,\n",
" 'Institucion': 'Universidad del Valle',\n",
" 'hobbie': 'Bailar'\n",
" }\n",
" \n",
"\n",
"arturos = {\n",
" 'Nombre': 'Arturo',\n",
" 'Apellido': 'Sanchez',\n",
" 'Pais': 'venezuela',\n",
" 'Residencia': 'Ginebra',\n",
" 'Edad': 34,\n",
" 'Institucion': 'LAPP',\n",
" 'hobbie': 'Montar Bicicleta'\n",
"}\n",
"solanoc = {\n",
" 'Nombre': 'Carlos',\n",
" 'Apellido': 'Solano',\n",
" 'Pais': 'peru',\n",
" 'Residencia': 'Lima',\n",
" 'Edad': 63,\n",
" 'Institucion': 'Universidad Nacional de Ingeneria',\n",
" 'hobbie': 'Futbol'\n",
"}\n",
"arriolaa= {\n",
" 'Nombre': 'Aldo',\n",
" 'Apellido': 'Arriola',\n",
" 'Pais': 'peru',\n",
" 'Residencia': 'Lima',\n",
" 'Edad': 28,\n",
" 'Institucion': 'Universidad Nacional de Ingeneria',\n",
" 'hobbie': 'Guitarra'\n",
"}"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 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”."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"#creación de diccionario \"compas\"\n",
"compas ={\n",
" 'mamaniy' :mamaniy,\n",
" 'siria' : siria,\n",
" 'carilloj' :carilloj,\n",
" 'leonl': leonl,\n",
" 'martinezj':martinezj,\n",
" 'pinzonc' : pinzonc,\n",
" 'acerot' :acerot,\n",
" 'ramosm' :ramosm,\n",
" 'vargass' :vargass,\n",
" 'arturos' :arturos,\n",
" 'solanoc' :solanoc,\n",
" 'arriolaa' :arriolaa\n",
" \n",
"}"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"{'Nombre': 'Aldo',\n",
" 'Apellido': 'Arriola',\n",
" 'Pais': 'peru',\n",
" 'Residencia': 'Lima',\n",
" 'Edad': 28,\n",
" 'Institucion': 'Universidad Nacional de Ingeneria',\n",
" 'hobbie': 'Guitarra'}"
]
},
"execution_count": 3,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"#ejemplo\n",
"compas['arriolaa']\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 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": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import pandas as pd"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"#definimos la rutina para poder hacer una tabla con respecto al pais ingresado\n",
"def amigo_pais(d,pais):\n",
" compas_new =pd.DataFrame.from_dict(d,orient='index')\n",
" \n",
" return compas_new[compas_new['Pais']== pais]"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"ingrese un pais:\tperu\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<div>\n",
"<style scoped>\n",
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
" vertical-align: middle;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe tbody tr th {\n",
" vertical-align: top;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe thead th {\n",
" text-align: right;\n",
" }\n",
"</style>\n",
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
" <thead>\n",
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
" <th></th>\n",
" <th>Nombre</th>\n",
" <th>Apellido</th>\n",
" <th>Pais</th>\n",
" <th>Residencia</th>\n",
" <th>Edad</th>\n",
" <th>Institucion</th>\n",
" <th>hobbie</th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <th>mamaniy</th>\n",
" <td>Yhoni</td>\n",
" <td>Mamani</td>\n",
" <td>peru</td>\n",
" <td>Lima</td>\n",
" <td>26</td>\n",
" <td>Universidad Mayor de San Marcos</td>\n",
" <td>Cocinar</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>leonl</th>\n",
" <td>Luis</td>\n",
" <td>Leon</td>\n",
" <td>peru</td>\n",
" <td>Callao</td>\n",
" <td>22</td>\n",
" <td>Universidad Nacional Mayor de San Marcos</td>\n",
" <td>Guitarra</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>solanoc</th>\n",
" <td>Carlos</td>\n",
" <td>Solano</td>\n",
" <td>peru</td>\n",
" <td>Lima</td>\n",
" <td>63</td>\n",
" <td>Universidad Nacional de Ingeneria</td>\n",
" <td>Futbol</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>arriolaa</th>\n",
" <td>Aldo</td>\n",
" <td>Arriola</td>\n",
" <td>peru</td>\n",
" <td>Lima</td>\n",
" <td>28</td>\n",
" <td>Universidad Nacional de Ingeneria</td>\n",
" <td>Guitarra</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"</div>"
],
"text/plain": [
" Nombre Apellido Pais Residencia Edad \\\n",
"mamaniy Yhoni Mamani peru Lima 26 \n",
"leonl Luis Leon peru Callao 22 \n",
"solanoc Carlos Solano peru Lima 63 \n",
"arriolaa Aldo Arriola peru Lima 28 \n",
"\n",
" Institucion hobbie \n",
"mamaniy Universidad Mayor de San Marcos Cocinar \n",
"leonl Universidad Nacional Mayor de San Marcos Guitarra \n",
"solanoc Universidad Nacional de Ingeneria Futbol \n",
"arriolaa Universidad Nacional de Ingeneria Guitarra "
]
},
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"#pedimos al usuario ingresar un pais\n",
"key = input('ingrese un pais:\\t')\n",
"amigo_pais(compas,key)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"datos = ['mamaniy','siria','carilloj','leonl','martinezj','pinzonc','acerot','ramosm','vargass','arturos','solanoc','arriolaa']\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"El promedio de las edades del grupo de compas es:\t\n",
"28.83\n"
]
}
],
"source": [
"#promedio de las edades\n",
"contador = 0\n",
"print('El promedio de las edades del grupo de compas es:\\t')\n",
"for i in range(len(datos)):\n",
" lista = compas[datos[i]]\n",
" contador += lista['Edad']\n",
" \n",
"prom = contador/len(datos)\n",
"print(round(float(prom),2))"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"#instituciones sin repeticion\n",
"#agrupamos las instituciones de\n",
"institutos=[]\n",
"for i in range(len(datos)):\n",
" lista = compas[datos[i]]\n",
" institutos.append(lista['Institucion'])\n",
" \n",
" "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"los institutos sin repeticion son:\t\n",
"Universidad nacional de colombia\n",
"Universidad Nacional Mayor de San Marcos\n",
"Universidad del Valle\n",
"Universidad Simon Bolivar\n",
"Universidad Central de Venezuela\n",
"Universidad Antonio Nariño\n",
"LAPP\n",
"Universidad Nacional de Ingeneria\n",
"Universidad Mayor de San Marcos\n",
"Universidad de los Andres\n"
]
}
],
"source": [
"#mostramos las instituciones sin repeticion \n",
"print('los institutos sin repeticion son:\\t')\n",
"a='\\n'.join(list(set(institutos)))\n",
"print(a)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
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"outputs": [],
"source": []
}
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"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
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"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
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"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.7.3"
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},
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"nbformat_minor": 4
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