MARATON DE EJERCICIOS DEL TEMA DATOS SIMPLES. FUENTE: APRENDE CON ALF. (ejercicios 1 al 5)

Para mejorar la presentación de la solución de cada ejercicio del profesor Argentino Alfredo, se va a hacer uso de un encabezado programado por medio de la función encabezado()

contador = 0

def encabezado():

  print('Inicio de programa')

  print('Bienvenido a la maraton de ejercicios de Aprende con Alf')

  print('Solucion al ejercicio'+' '+ str(contador) +' '+'de datos simples')

 

Ejercicio 1

Escribir un programa que muestre por pantalla la cadena ¡Hola Mundo!

 

contador =1

encabezado()

print('!Hola Mundo!')

print('Fin de programa')

 

>>>

Inicio de programa
Bienvenido a la maraton de ejercicios de Aprende con Alf
Solucion al ejercicio 1 de datos simples
!Hola Mundo!
Fin de programa

Ejercicio 2:

Escribir un programa que almacene la cadena ¡Hola Mundo! en una variable y luego muestre por pantalla el contenido de la variable.

contador = 2

encabezado()

saludo = '!Hola Mundo!' # se define la variable saludo y se le almacena el valor

 !Hola Mundo!

print('El contenido de la variable es: ',saludo)  # Mostrar por pantalla el valor

 almacenado en la variable saludo.

print('Fin de programa')

 

>>>

Inicio de programa
Bienvenido a la maraton de ejercicios de Aprende con Alf
Solucion al ejercicio 2 de datos simples
El contenido de la variable es:  !Hola Mundo!
Fin de programa

Ejercicio 3

Escribir un programa que pregunte el nombre del usuario en la consola y después de que el usuario lo introduzca muestre por pantalla la cadena ¡Hola !, donde es el nombre que el usuario haya introducido.

contador = 3

encabezado()

name = input('Favor ingresar su nombre por teclado :')

print('Hola'+' '+ name)

print('Fin de programa')

 

>>>

Inicio de programa
Bienvenido a la maratón de ejercicios de Aprende con Alf
Solución al ejercicio 3 de datos simples
Favor ingresar su nombre por teclado :Michael
Hola Michael
fin de programa

Ejercicio 4:

Escribir un programa que muestre por pantalla el resultado de la siguiente
operación aritmética:
((3+2)/(2*5))´2 

contador = 4

encabezado()

resultado = ((3+2)/(2*5))** 2

print('El resultado de la operación aritmética es: ',resultado)

print('Fin de programa')

 

>>>

Inicio de programa
Bienvenido a la maraton de ejercicios de Aprende con Alf
Solucion al ejercicio 4 de datos simples
El resultado de la operacion aritmetica es:  0.25
Fin de programa

Ejercicio 5

Escribir un programa que pregunte al usuario por el número de horas trabajadas y el coste por hora. Después debe mostrar por pantalla la paga que le corresponde.

contador = 5

encabezado()

cant_horas = float(input('Favor ingresar la cantidad de horas trabajadas: '))

costo_hora = int(input('Favor ingresar el costo por hora: $'))

pago = cant_horas* costo_hora

print('El valor a pagar es: $',pago)

print('Fin de programa')

 

>>>

Inicio de programa
Bienvenido a la maraton de ejercicios de Aprende con Alf
Solucion al ejercicio 5 de datos simples
Favor ingresar la cantidad de horas trabajadas: 47
Favor ingresar el costo por hora: $50000
El valor a pagar es: $ 2350000.0
Fin de programa

 

 

 

 

 

 

 

Nunca nos cansaremos de hablar de la librerìa P A N D A S de P Y T H O N

 Fuente del articulo: https://datascientest.com/es/pandas-python

 

Pandas : La biblioteca de Python dedicada a la Data Science

Pandas es una biblioteca del lenguaje de programación Python, dedicada por completo a la Data Science. Descubre para qué sirve esta herramienta y por qué es esencial para los Data Scientists.

Creado en 1991, Python es el lenguaje de programación más popular para el análisis de datos y el Machine Learning. Hay varias ventajas que explican su éxito entre los Data Scientists.

En primer lugar, es un lenguaje muy fácil de usar. Incluso un principiante puede producir programas rápidamente gracias a su sintaxis sencilla e intuitiva.

Este lenguaje reúne a una amplia comunidad, que ha creado un gran número de herramientas para la Data Science. Por ejemplo, existen herramientas para la Data Visualisation como Seaborn y Matplotlib, y bibliotecas de software como NumPy. Una de estas bibliotecas es Pandas, diseñada para la manipulación y el análisis de datos.

 

 ¿Qué es Pandas?

La biblioteca de software de código abierto Pandas está diseñada específicamente para la manipulación y el análisis de datos en el lenguaje Python. Es potente, flexible y fácil de usar.

Gracias a Pandas, por fin se puede utilizar el lenguaje Python para cargar, alinear, manipular o incluso fusionar datos. El rendimiento es realmente impresionante cuando el código fuente del back-end está escrito en C o Python.

El nombre «Pandas» es en realidad una contracción del término «Panel Data» para series de datos que incluyen observaciones a lo largo de varios periodos de tiempo. La biblioteca se creó como herramienta de alto nivel para el análisis en Python.

Los creadores de Pandas pretenden que esta biblioteca evolucione hasta convertirse en la herramienta de análisis y manipulación de datos de código abierto más potente y flexible en cualquier lenguaje de programación.

Además del análisis de datos, Pandas se utiliza mucho para la «Data Wrangling«. Este término engloba los métodos de transformación de datos no estructurados para hacerlos procesables.

Por lo general, Pandas también destaca en el procesamiento de datos estructurados en forma de tablas, matrices o series temporales. También es compatible con otras bibliotecas de Python.