Add exercises 25

Signed-off-by: Manuel Vergara <manuel@vergaracarmona.es>
This commit is contained in:
Manuel Vergara 2023-10-08 22:30:44 +02:00
parent 398494e2f5
commit d8426a91d9
3 changed files with 20145 additions and 0 deletions

View File

@ -0,0 +1,43 @@
"""
01_pandas.py
"""
import pandas as pd
# 1. Lee el archivo hacker_news.csv del directorio de datos.
df = pd.read_csv('hacker_news.csv')
# 2. Obtén las primeras cinco filas.
print(df.head())
print()
# 3. Obtén las últimas cinco filas.
print(df.tail())
print()
# 4. Obtén la columna de títulos como una serie de pandas.
titles = df['title']
print(titles)
print()
# 5. Cuenta el número de filas y columnas.
print('Número de filas:', len(df))
print('Número de columnas:', len(df.columns))
print()
# Filtra los títulos que contengan "python".
python_titles = df[df['title'].str.contains('python', case=False)]
print(python_titles)
print()
# Filtra los títulos que contengan "JavaScript".
js_titles = df[df['title'].str.contains('JavaScript', case=False)]
print(js_titles)
print()
# Explora los datos y dales sentido.
# Puedes utilizar métodos como describe(), info(), value_counts(), etc. para explorar los datos y obtener estadísticas descriptivas.
print(df.describe())
print(df.info())
print(df['title'].value_counts())
print()

View File

@ -17,4 +17,6 @@ Documento original en inglés: [Pandas](https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-P
- Filtra los títulos que contengan "JavaScript".
- Explora los datos y dales sentido.
[Solución](01_pandas.py)
[<< Day 24](../24_Estadísticas/README.md) | [Day 26 >>](../26_Desarrollo_web_en_Python/README.md)

File diff suppressed because it is too large Load Diff