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Numpy Pandas mid

Total questions: 20

Worksheet time: 10mins

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1.

Si queremos crear un alias de Numpy ¿cómo lo hacemos?

a)

import np as numpy

b)

import numpy np

c)

import numpy is np

d)

import numpy as np

2.

El siguiente comando crea un array bidimensional: np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])

a)

Verdadero

b)

Falso

3.

Si tenemos creada un array en Numpy como el siguiente: b=np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y aplicamos el siguiente split b[2:] Indica que devuelve:

a)

array([4, 5])

b)

array([3, 4, 5])

c)

array([1, 3, 5])

d)

array([2, 3, 4])

4.

Tenemos este array declarado en numpy c=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

Si queremos que devuelva el valor 2 que tenemos en el array ¿qué opción debemos usar ?

a)

c[0][0]

b)

c[0][2]

c)

c[0][1]

d)

c[1][1]

5.

Este es nuestro array de Numpy c=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

¿Cómo hacemos para que devuelva array([2, 6])?

a)

c[(0, 1), (2, 1)]

b)

c[(0, 1), (1, 2)]

c)

c[(1, 1), (1, 2)]

d)

c[(0, 1), (0, 2)]

6.

Considerando que la función shape de Numpy nos devuelve un vector (a,b), ¿Qué devuelve cada parámetro del vector (a,b)?

a)

a=filas del array b=columnas del array

b)

a=columnas del array

b=filas del array

c)

a=filas del array

b=cantidad de elementos del array

d)

a=cantidad de elementos del array

b=filas del array

7.

Consideremos d = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) y apliquemosle a d el siguiente filtro de Numpy: d[(d == 5) | (d== 8)] ¿Qué nos devuelve?

a)

array([5,6,7, 8])

b)

array([8, 5]

c)

array([1,2,3,4,6,7])

d)

array([5, 8])

8.

¿Qué es Numpy?

a)

Librería de Python que nos facilita el poder leer un dataset.

b)

Paquete de Python que nos permite hacer representaciones gráficas

c)

Librería de Python que provee arreglos multidimensionales de alta eficiencia optimizada para el cálculo científico

d)

De todas las opciones ninguna es válida

9.

El atributo de Numpy que permite determinar el número de dimensiones de la matriz es:

a)

numdim

b)

dim

c)

ndim

d)

ndimpy

10.

¿Cuál de las siguientes funciones de Numpy nos devolverá la posición del índice que contiene el valor mínimo de un array?

a)

min

b)

argmax

c)

argmin

d)

max

11.

En Numpy, el atributo que permite obtener el número total de elementos de la matriz es

a)

len

b)

asize

c)

alen

d)

size

12.

Al seleccionar una sola columna de un objeto DataFrame, en pandas ¿qué es lo que se devuelve?:

a)

Una Serie

b)

Otro Dataframe

c)

una matriz

d)

una Lista

13.

¿Cuál es la forma más convencional de importar pandas?

a)

import pandas as p

b)

import pandas as pd

c)

import pandas

d)

from pandas import *

14.

¿Qué sucede cuando realizamos df*2 siendo df=pd.DataFrame, siendo todos los datos de df del tipo int?

a)

Devuelve un DataFrame con las filas duplicadas.

b)

Devuelve un objeto DataFrame con las columnas duplicadas.

c)

Genera un error de "tipo de operando incorrecto"

d)

Devuelve un dataFrame donde los valores de las columnas son el doble de los valores de las columnas de df

15.

Si ejecutamos en pandas la siguiente línea ¿qué nos va a devolver?

pd.DataFrame({"a" : [4 ,5, 6],

"b" : [7, 8, 9],

"c" : [10, 11, 12]})

a)

a b c

0 4 7 10

1 5 8 11

2 6 9 12

b)

0 1 2

a 4 5 6

b 7 8 9

c 10 11 12

c)

a b c

0 4 5 6

1 7 8 9

2 10 11 12

d)

a b c

a 4 7 10

b 5 8 11

c 6 9 12

16.

¿Cuál de las siguientes opciones nos devuelve la segunda fila de un dataframe?

a)

loc[0]

b)

iloc[1]

c)

iloc[0]

d)

loc[1]

17.

¿Cuál de estas opciones no sirve no para seleccionar la columna llamada foo del DataFrame df?

a)

df.foo

b)

df.loc[:, 'foo']

c)

df.iloc[:, 'foo']

d)

df['foo']

18.

¿De cuál de los siguientes tipos de archivos se puede leer datos utilizando Pandas?

a)

html

b)

Cualquiera de las opciones es correcta

c)

excel

d)

json

19.

¿Cuál de los siguientes comandos devuelve el tipo de datos de los valores de cada columna del dataframe de datos df?

a)

print(df.dtype)

b)

print(dtype.df)

c)

print(df.dtypes)

d)

print(dtypes.df)

20.

¿Qué instrucción puedo utilizar para obtener los 10 últimos elementos del Dataframe df?

a)

df.tail(10)

b)

df.head(10)

c)

df.last(10)