Wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Graficas Parte 2

Total questions: 10

Worksheet time: 5mins

Name
Class
Date
1.

colors = ['r','g','b']

plt.bar(monthList, bathingsoapSalesData, linewidth = 0.5, color = colors, edgecolor='k')

¿Cuál es la gráfica correspondiente?

a)
b)
2.

las propiedad

width = 0.25, align = 'edge'

alinea el borde

a)

izquierdo de la barra con el valor de x

b)

derecho de la barra con el valor de x

c)

centra la barra con el valor de x

3.

La propiedad

width = -0.25, align = 'edge'

alinea el borde

a)

izquierdo de la barra con el valor de x

b)

derecho de la barra con el valor de x

c)

la barra con el valor de x

4.

Forma de sacar la información de las columnas

# Leer el archivo: dataFrame

df = pd.read_csv("company_sales_data.csv")


# Sacar la información de las columnas y dejarlas en las listas

a)

monthList = df ('month_number')

faceCremSalesData = df ('facecream')

faceWashSalesData = df ('facewash')

b)

monthList = df ['month_number']

faceCremSalesData = df ['facecream']

faceWashSalesData = df ['facewash']

5.

# Leer el archivo como dataFrame

df = pd.read_csv("company_sales_data.csv")


Instrucción para sumar todos los valores de una columna y asignar a la variable fc_sum

a)

fc_sum = df( 'facecream' ).sum( )

b)

fc_sum = df[ 'facecream' ].sum( )

c)

fc_sum = df[ facecream ].sum( )

6.

¿Instrucciones para sacar la información de cada REGION NORTE, SUR, ESTE, OESTE y asignarla a diferentes dataFrames?

a)
b)
c)
d)
7.

vtas_norte, vtas_sur tienen la información de las ventas por region , selecciona las instucciones para : calcular y desplegar las ventas mínimas correspondientes

a)
b)
c)
d)
8.

Instrucción para indicar que la gráfica de los vendedores del OESTE va en la posición indicada en el tablero:

a)

plt.subplot(221)

b)

plt.subplot(222)

c)

plt.subplot(223)

d)

plt.subplot(224)

9.

Instrucciones que muestran la siguiente gráfica:

a)
b)
c)
10.

¿qué hace la función df.groupby('columna').get_group('valor')?

a)

selecciona de la 'columna' del dataframe todos los renglones que tienen el valor especificado en 'valor'

b)

selecciona de la 'columna' del dataframe todos los renglones que no tienen el valor especificado en 'valor'