Add exercises 25

Signed-off-by: Manuel Vergara <manuel@vergaracarmona.es>

30-days-of-python/25_Pandas/01_pandas.py

@@ -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()

30-days-of-python/25_Pandas/README.md

@@ -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)
+
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