Análisis de Datos en Python

¿Qué librerías se importan para trabajar los Datos de archivos CSV?

• NumPy y Pandas

• Pandas y Matplotlib

• NumPy y Matplotlib

• Solo NumPy

¿Qué se utiliza para manejar datos en memoria?

• Pandas

• NumPy

• io

• CSV

¿Qué método se usa para cargar el CSV en un DataFrame?

• pd.read_csv()

• pd.load_csv()

• pd.import_csv()

• pd.open_csv()

¿Qué función se utiliza para mostrar las primeras filas del DataFrame?

• .head()

• .first()

• .top()

• .begin()

¿Qué información proporciona el método .info()?

• Resumen de filas y columnas

• Estadísticas descriptivas

• Visualización gráfica

• Datos faltantes

¿Qué método se utiliza para obtener estadísticas descriptivas?

• .describe()

• .stats()

• .summary()

• .info()

¿Cuáles son las estadísticas descriptivas de columnas numéricas?

• Suma, producto, cociente
• Media, mediana, moda, desviación estándar, varianza, mínimo, máximo, percentiles.
• Tendencia central, dispersión, correlación
• Rango, frecuencia, gráfico de barras

¿Cuáles son las dimensiones del DataFrame?

• (número de filas, número de columnas)
• número de columnas y filas
• número de filas
• dimensiones de la tabla

¿Qué tipos de datos tiene cada columna?

• Los tipos de datos de cada columna pueden incluir: enteros, cadenas de texto, fechas, booleanos.
• direcciones IP, códigos de barras, colores, formularios
• imágenes, sonidos, videos, documentos
• números decimales, listas, objetos, caracteres especiales

¿Cómo se puede filtrar filas en un DataFrame?

• Usando el método .slice()

• Usando el método .select()

• Usando el método .filter()

• Usando condiciones booleanas