Desafío de la Serie Única

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Descubre la estructura de datos clave.

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Luisa Flores Smith

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Desafío de la Serie Única


Desafío de la Serie ÚnicaVersión en línea Descubre la estructura de datos clave. por Luisa Flores Smith 1 Soy una estructura de una sola columna que guarda datos del mismo tipo y tengo un índice para nombrar cada elemento. Lo encontrarás en las clases de datos descritas en la materia de Series. Pistas 1 Ejemplos habituales: s[0] para la primera posición o s['curso'] para un nombre de índice. 2 Puedo acceder a un elemento por posición o por su nombre. 3 Puedo verse como una lista con etiquetas para cada elemento. 2 Soy el corazón de NumPy: un objeto de array n‑dimensional, rápido y homogéneo. ¿Qué soy? Pistas 1 Se accede a menudo como a[fila, columna] en 2D y permite operaciones vectorizadas 2 Es una estructura de datos de NumPy 3 Puedo contener datos de un solo tipo. 3 Soy el que le pone nombre a cada dato en la fila, si me buscas por mi etiqueta, te doy la información enseguida Pistas 1 Permite acceder a los elementos por nombre y no solo por posición. 2 Si no me defines al crear la Serie, me convierto en números del 0 al $n-1$. 3 Puedes consultarme usando el atributo 4 En mi grupo todos somos iguales, no aceptamos mezclas de tipos diferentes. Si entras siendo entero, todos seremos parientes. Pistas 1 Es una característica fundamental tanto de las Series como de los ndarrays. 2 Se refiere a que los elementos deben ser del mismo tipo. 3 El atributo .dtype sirve para ver de qué tipo somos. 5 Puedo ser un vector, una matriz o un tensor de gran tamaño; cambio mi forma con un método sin hacerme ningún daño. Pistas 1 Soy el objeto principal de la librería NumPy. 2 Mi forma se define por una tupla llamada 3 Uso el método .reshape() para reorganizar mis dimensiones. 6 Cuando un dato falta o es desconocido, aparezco yo con un nombre especial. Si usas un método para echarme, la serie quedará limpia y genial. Pistas 1 Me represento como NaN en Pandas o None en Python 2 Suelo ser un problema para el análisis de datos. 3 El método .dropna() me elimina por completo. 7 Si me aplicas una función, la reparto a cada elemento sin rechistar. Devuelvo una nueva estructura con los resultados listos para usar. Pistas 1 En Pandas, me llamo .apply(f). 8 Solo dejo pasar a los que cumplen la condición; los que son False se quedan fuera de la selección. Pistas 1 Si estás desordenado, yo te pongo en tu lugar; puedo mirar tus valores o tus nombres para empezar. 9 No me pidas un dato, pídeme la descripción; te daré media, mínimo, máximo y mucha más información Pistas 1 Devuelvo una serie con un resumen estadístico descriptivo 10 Nací como un conjunto de llaves y valores en Python puro, pero Pandas me convirtió en una Serie y ahora tengo un futuro seguro. Pistas 1 Mis claves se convierten automáticamente en el índice de la Serie.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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Soy una estructura de una sola columna que guarda datos del mismo tipo y tengo un índice para nombrar cada elemento. Lo encontrarás en las clases de datos descritas en la materia de Series.

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Soy el corazón de NumPy: un objeto de array n‑dimensional, rápido y homogéneo. ¿Qué soy?

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Soy el que le pone nombre a cada dato en la fila, si me buscas por mi etiqueta, te doy la información enseguida

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En mi grupo todos somos iguales, no aceptamos mezclas de tipos diferentes. Si entras siendo entero, todos seremos parientes.

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Puedo ser un vector, una matriz o un tensor de gran tamaño; cambio mi forma con un método sin hacerme ningún daño.

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Cuando un dato falta o es desconocido, aparezco yo con un nombre especial. Si usas un método para echarme, la serie quedará limpia y genial.

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Si me aplicas una función, la reparto a cada elemento sin rechistar. Devuelvo una nueva estructura con los resultados listos para usar.

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Solo dejo pasar a los que cumplen la condición; los que son False se quedan fuera de la selección.

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No me pidas un dato, pídeme la descripción; te daré media, mínimo, máximo y mucha más información

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