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Guía 7
- Data_Frame_Pandas_-_Guía_de_Ejercicios_Nº_7.py
"""Automatically generated by Colab. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1onufzB7CnauWQFHuMMrDQxXkevqCGeAj """ import pandas as pd peliculas = {'nombre': ['Titanic', 'Kil Bill', 'Matrix', 'El padrino', 'Avatar', 'Casablanca', 'El exorcista', 'Soy leyenda', 'El club de la pelea', 'Mujercitas'], 'director': ['James Cameron', 'Quentin Tarantino', 'Hermanas Wachowski', 'Francis Ford Coppola', 'James Cameron', 'Michael Curtiz', 'William Friedkin', 'Francis Lawrence','David Fincher', 'Greta Gerwig'], 'año': [1997, 2003, 1999, 1972, 2009, 1942, 1973, 2007, 1999, 2019], 'género': ['romance', 'acción', 'ciencia ficción', 'drama', 'ciencia ficción', 'drama', 'terror', 'ciencia ficción', 'drama', 'drama'], 'puntaje': [8.6, None, 6.9, 7.5, 9.1, 6.0, None, None, 9.4, 8.0]} df = pd.DataFrame(peliculas) df df.iloc[3:] df.info() df.describe() # Mostrar la información del DataFrame con el método info(), ¿Cómo se llaman y qué tipo de dato tiene cada columna? ¿Cuántos elementos nulos hay en cada columna? Interpretar qué información se guarda en esta tabla y para qué puede servir. # Mostrar sólo los nombres de las primeras 3 películas del DataFrame. # Mostrar sólo el director y el género de todas las películas. # Mostrar las películas que sean de drama # ¿Qué cantidad de películas hay de cada género? # Mostrar las películas que tengan puntaje entre 6 y 8 y cuyo año de estreno sea anterior a los 2000 # Mostrar las películas que no hayan sido puntuadas (que el puntaje tenga un valor nulo). # Calcular el promedio del puntaje de todas las películas. # Ordenar las películas en orden alfabético descendente. # Mostrar las 3 películas más antiguas. # Mostrar sólo el nombre y el año de las 3 películas más nuevas. # Agregar una columna que indique si la película fue vista, o no. Una película fue vista cuando tiene puntaje no nulo