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Cuestionario Lvl 3

Total questions: 10

Worksheet time: 5mins

Name
Class
Date
1.

Modifique sólo el dato de 30800 a 60800

a)

df.iloc[3,2]==60800

b)

df[df["Vacunados"]==30800]=60800

c)

df.loc[2,'Vacunados']=60800

d)

df.loc[2,1]=60800

2.

Obtenga la suma de Saldo_Soles, agrupado por Tipo_Fondo

a)

sum(df["Saldo_Soles"])

b)

df.sum()

c)

df.groupby("Saldo_Soles").sum()

d)

df.groupby("Tipo_Fondo")["Saldo_Soles"].sum()

3.

Cree una columna de porcentaje de vacunados

a)

df["Pct_Vacunados"]="Vacunados"/"Población"

b)

df[Pct_Vacunados]=df[Vacunados]/df[Población]

c)

df["Pct_Vacunados"]=df.Vacunados/df.Población

d)

Pct_Vacunados=df[Vacunados]/df[Población]

4.

Obtenga la suma de Saldo_Soles, agrupado por Departamento

a)

df.groupby("Departamento").aggregate({'Saldo_Soles': 'sum'})

b)

df.groupby("Departamento")["Saldo_Soles"].mean()

c)

sum(df["Saldo_Soles"])

d)

sum(df["Departamento"],df["Saldo_Soles"])

5.

Código que me permita calcular la tasa de rendimiento del flujo de caja es:

a)

npf.irr([-12000,2000,4000,7000])

b)

npf.tasa([-12000,2000,4000,7000])

c)

npf.tir([-12000,2000,4000,7000])

d)

npf.cok([-12000,2000,4000,7000])

6.

np.random.random(size=(3))

Es verdad que:

(Puede marcar más de una opción)

a)

Genera tres números aleatorios entre 0 y 1

b)

Genera un números aleatorio entre 0 y 3

c)

No se ha definido una semilla aleatoria

d)

Utiliza el módulo numpy

7.

¿Cuál de las siguientes opciones me permite generar números aleatorios con distribución normal?

a)

np.normal(0,1)

b)

np.random.distrib.normal(0,1)

c)

np.random.nor(0,1)

d)

np.random.normal(0,1)

8.

Código para ordenar los casos de manera descendente

a)

df3.sort_values('Casos',ascending=False)

b)

df3.sort_values('Casos')

c)

df3.order_by('Casos')

d)

df3.descending('Casos')

9.

Filtre sólo los títulos que contengan la palabra Avengers

a)

df[df.Pelicula.str.contains("Avengers")]

b)

df[df.Pelicula.str.filters("Avengers")]

c)

df[df.Pelicula=="Avengers"]

d)

df[df.Pelicula like "Avengers"]

10.

¿Cuál de las siguientes alternativas dará error en Python?

a)

df.info()

b)

df.head()

c)

df.tail()

d)

df.str()