WorksheetsCONTROL LECTURA PANDAS
Total questions: 10
Worksheet time: 5mins
¿Cuál es la principal utilidad de la librería Pandas en Python?
Crear interfaces gráficas
Analizar y manipular datos de manera estructurada
Generar números aleatorios
Conectar bases de datos relacionales
Una Serie en Pandas se puede describir mejor como:
Una tabla con filas y columnas
Un conjunto de datos sin etiquetas
Una estructura unidimensional con valores e índices
Un arreglo numérico sin orden
¿Cuál de las siguientes instrucciones crea correctamente una Serie con índices personalizados?
pd.Series(["Ana", "Luis", "Pedro"])
pd.Series([9.5, 8.7, 7.9], ["Ana", "Luis", "Pedro"])
pd.Series({"Ana": 9.5, "Luis": 8.7, "Pedro": 7.9})
pd.Series([9.5, 8.7, 7.9], index=["Ana", "Luis", "Pedro"])
Si tenemos la Serie notas = pd.Series([9.5, 8.7, 7.9], index=["Ana", "Luis", "Pedro"]), cuál de las siguientes líneas modifica la nota de Luis a 9.0?
notas[1] = 9.0
notas.Luis = 9.0
notas["Luis"] = 9.0
notas.set("Luis", 9.0)
Un DataFrame en Pandas se puede entender como:
Una lista ordenada de Series
Una Serie con dos dimensiones
Un arreglo de NumPy sin etiquetas
Un conjunto de diccionarios
¿Cuál instrucción permite acceder a una columna llamada “Edad” en un DataFrame df?
df(Edad)
df["Edad"]
df.loc["Edad"]
df.index("Edad")
Si queremos aumentar en 1 año todas las edades de la columna “Edad”, cuál opción es correcta?
df.add("Edad", 1)
df += 1
df["Edad"] = df["Edad"] + 1
df.loc["Edad"] += 1
¿Qué instrucción agrega una columna llamada “Aprobado” que indique si la nota es mayor o igual a 7?
df["Aprobado"] = df.Nota > 7
df.add_column("Aprobado", df["Nota"] > 7)
df.append(Aprobado=True)
df["Aprobado"] = df["Nota"] >= 7
Para eliminar una columna del DataFrame, se usa el método:
.remove()
.delcol()
.drop(nombre_columna, axis=1)
.clear(axis=1)
¿Cuál de las siguientes opciones permite mostrar solo las primeras 3 filas de un DataFrame?
