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WorksheetsEvaluación Módulo 3 - Ciencia de Datos
Total questions: 40
Worksheet time: 30mins
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1.
¿Cuál es la principal ventaja de NumPy frente a las listas nativas de Python?
a)
Permite almacenar texto de manera más eficiente
b)
Está implementado en C y optimiza el manejo de arreglos numéricos
c)
Su sintaxis es más corta que la de Python
d)
Solo funciona en computación científica
2.
¿Qué devuelve la función np.arange(0,10,2)?
a)
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
b)
[0, 2, 4, 6, 8]
c)
[2, 4, 6, 8, 10]
d)
[1, 3, 5, 7, 9]
3.
¿Cuál de las siguientes funciones crea una matriz identidad en NumPy?
a)
np.ones()
b)
np.eye()
c)
np.zeros()
d)
np.random.rand()
4.
¿Qué ocurre si aplicamos el método .reshape(2,6) sobre un arreglo de 12 elementos?
a)
Se elimina la mitad de los datos
b)
Se genera un error de incompatibilidad
c)
Se reorganizan los datos en 2 filas y 6 columnas
d)
Se transforma en un vector unidimensional
5.
Dada la matriz A = np.array([[1,2],[3,4]]), ¿qué devuelve A[1,0]?
a)
1
b)
2
c)
3
d)
4
6.
¿Qué instrucción devuelve un vector de 5 valores equidistantes entre 0 y 10?
a)
np.arange(0,10,2)
b)
np.linspace(0,10,5)
c)
np.random.rand(5)
d)
np.ones(5,10)
7.
¿Qué diferencia existe entre referencia y copia en NumPy?
a)
La referencia siempre ocupa más memoria que la copia
b)
La copia modifica el arreglo original, la referencia no
c)
La referencia comparte memoria con el arreglo original, la copia no
d)
No existe diferencia
8.
¿Qué resultado genera np.array([1,2,3]) + 5?
a)
[6,7,8]
b)
[1,2,3,5]
c)
[1,2,3,3,3]
d)
Error
9.
¿Qué estructura de Pandas es similar a un vector en NumPy?
a)
DataFrame
b)
Serie
c)
Lista
d)
Diccionario
10.
¿Qué parámetro se usa en read_csv() para definir la columna índice?
a)
header
b)
sep
c)
index_col
d)
columns
11.
¿Qué devuelve el método df.head()?
a)
Estadísticas básicas
b)
Las primeras filas del DataFrame
c)
El último registro del DataFrame
d)
Un resumen de los tipos de datos
12.
Si serie = pd.Series([10,20,30], index=['a','b','c']), ¿qué devuelve serie['b']?
a)
10
b)
20
c)
30
d)
Error
13.
¿Qué método en Pandas devuelve el número de valores únicos en una columna?
a)
unique()
b)
nunique()
c)
value_counts()
d)
count()
14.
¿Cuál es la diferencia entre loc e iloc en Pandas?
a)
loc usa índices numéricos y iloc etiquetas
b)
iloc usa índices numéricos y loc etiquetas
c)
Ambos usan etiquetas
d)
Ambos usan índices numéricos
15.
Si df.describe() se aplica sobre un DataFrame, ¿qué muestra?
a)
Solo el número de filas y columnas
b)
Un resumen estadístico de las columnas numéricas
c)
Los valores duplicados
d)
Las primeras y últimas filas
16.
¿Qué devuelve df.value_counts() aplicado sobre una columna categórica?
a)
La media de valores únicos
b)
El número de valores faltantes
c)
La frecuencia de cada valor único
d)
Los valores únicos ordenados
17.
¿Qué significa CSV?
a)
Comma-Separated Values
b)
Computed Sequential Variables
c)
Column-Structured Visualization
d)
Compact Storage Values
18.
¿Qué función se usa en Pandas para leer un archivo CSV?
a)
pd.load()
b)
pd.read_csv()
c)
pd.csv_reader()
d)
pd.import_csv()
19.
¿Qué parámetro de read_csv() define qué columna será el índice?
a)
sep
b)
index_col
c)
header
d)
columns
20.
¿Qué librería se recomienda usar para leer archivos Excel .xlsx en Pandas?
a)
xlrd
b)
openpyxl
c)
csvkit
d)
numpy
21.
¿Qué método permite exportar un DataFrame a CSV?
a)
df.to_file()
b)
df.to_csv()
c)
df.write_csv()
d)
df.save_csv()
22.
¿Qué instrucción permite extraer tablas HTML desde una página web con Pandas?
a)
pd.read_web()
b)
pd.read_html()
c)
pd.read_xml()
d)
pd.import_html()
23.
¿Qué parámetro en to_csv() evita que se guarde el índice en el archivo?
a)
no_index=True
b)
skip_index=True
c)
index=False
d)
without_index=True
24.
Si queremos guardar un DataFrame en Excel con hoja llamada 'Resultados', ¿qué parámetro usamos en to_excel()?
a)
sheet='Resultados'
b)
name='Resultados'
c)
sheet_name='Resultados'
d)
excel_sheet='Resultados'
25.
¿Qué función identifica valores perdidos en un DataFrame?
a)
dropna()
b)
isnull()
c)
replace()
d)
fillna()
26.
¿Qué valor representa los datos faltantes en Pandas?
a)
Null
b)
None
c)
NaN
d)
Empty
27.
¿Qué función elimina filas duplicadas en un DataFrame?
a)
dropna()
b)
drop_duplicates()
c)
remove()
d)
duplicated()
28.
¿Cuál es el método más común para detectar outliers usando Pandas?
a)
Promedio
b)
Percentiles
c)
Rango intercuartílico (IQR)
d)
Desviación típica
29.
¿Qué función se utiliza para aplicar funciones a una columna de un DataFrame?
a)
map()
b)
apply()
c)
replace()
d)
transform()
30.
¿Qué hace df.sort_values('columna')?
a)
Ordena el DataFrame por índices
b)
Ordena los valores de la columna indicada
c)
Filtra duplicados
d)
Elimina nulos
31.
¿Cuál es la diferencia entre set_index() y reset_index()?
a)
Ninguna, hacen lo mismo
b)
set_index() define una columna como índice, reset_index() lo restaura
c)
reset_index() elimina duplicados
d)
set_index() elimina columnas
32.
¿Qué función se usa para discretizar variables continuas en Pandas?
a)
pd.group()
b)
pd.cut()
c)
pd.split()
d)
pd.bin()
33.
¿Qué es un MultiIndex en Pandas?
a)
Un índice basado en valores únicos
b)
Una indexación jerárquica con múltiples niveles
c)
Una función de agrupación de series
d)
Un índice exclusivo para columnas
34.
¿Qué concepto se basa en 'split-apply-combine'?
a)
merge()
b)
concat()
c)
groupby()
d)
melt()
35.
¿Qué devuelve el código df.groupby('Ciudad')['Ventas'].sum()?
a)
La media de ventas por ciudad
b)
La suma de ventas por ciudad
c)
La tabla pivoteada de ventas
d)
Los datos sin agrupar
36.
¿Qué función permite transformar datos de formato ancho a largo?
a)
pivot()
b)
pivot_table()
c)
melt()
d)
stack()
37.
¿Cuál es la diferencia principal entre concat() y merge() en Pandas?
a)
concat combina por claves comunes, merge apila datos
b)
merge requiere claves comunes, concat no
c)
concat solo funciona en columnas
d)
merge solo funciona en filas
38.
¿Qué tipo de merge conserva todos los registros de ambos DataFrames?
a)
inner
b)
left
c)
right
d)
outer
39.
¿Qué parámetro de pd.concat() permite concatenar horizontalmente?
a)
axis=1
b)
axis=0
c)
columns=True
d)
horizontal=True
40.
¿Qué instrucción genera una tabla pivote con el promedio de ventas por ciudad y año?
a)
df.pivot('Ciudad','Año','Ventas')
b)
df.pivot_table(values='Ventas', index='Ciudad', columns='Año', aggfunc='mean')
c)
df.groupby('Ciudad')['Ventas'].mean()
d)
df.merge('Ciudad','Año')
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