Desafío pandas: datos con Series y DataFrames

Froggy Jumps

Jugadas 0

Crear copia

Sobre esta actividad

Juego educativo sobre análisis de datos

Creada por

JHON FERNANDO ANNICHIARICO

Colombia

Descarga la versión para jugar en papel

Top 10 resultados

Todavía no hay resultados para este juego. ¡Sé el primero en aparecer en el ranking! Inicia sesión para identificarte.

Crea tu propio juego gratis desde nuestro creador de juegos

Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

Crear reto


Froggy Jumps Desafío pandas: datos con Series y DataFramesVersión en línea Juego educativo sobre análisis de datos por JHON FERNANDO ANNICHIARICO 1 ¿Qué es una Series en pandas? a Una estructura unidimensional etiquetada. b Una función de agregación. c Una estructura bidimensional. 2 ¿Qué método devuelve las primeras filas de un DataFrame? a shape b head() c tail() 3 ¿Qué tipo de objeto es un DataFrame? a Función de agregación. b Estructura unidimensional. c Estructura bidimensional de datos etiquetados. 4 ¿Cómo crear una Series a partir de una lista? a pd.DataFrame([1,2,3]) b pd.Series('123') c pd.Series([1,2,3]) 5 ¿Qué función se usa para leer un archivo CSV? a pd.read_csv('archivo.csv') b pd.save_csv('archivo.csv') c pd.read_excel('archivo.csv') 6 ¿Qué atributo muestra las columnas de un DataFrame? a df.columns b df.index c df.values 7 ¿Qué devuelve df.describe()? a Estadísticas descriptivas. b Transforma datos. c Ordena por columnas. 8 ¿Cómo se selecciona una columna llamada 'edad' de df? a df[['edad','nombre']] b df.edad() c df['edad'] 9 ¿Qué significa NaN en pandas? a Índice de tamaño. b Valor faltante. c Valor numérico. 10 ¿Cómo filtrar filas con edad mayor a 18? a df.loc['edad']>18 b df.where('edad'>18) c df[df['edad']>18]

Froggy Jumps

Desafío pandas: datos con Series y DataFramesVersión en línea

Juego educativo sobre análisis de datos

por JHON FERNANDO ANNICHIARICO

¿Qué es una Series en pandas?

Una estructura unidimensional etiquetada.

Una función de agregación.

Una estructura bidimensional.

¿Qué método devuelve las primeras filas de un DataFrame?

shape

head()

tail()

¿Qué tipo de objeto es un DataFrame?

Función de agregación.

Estructura unidimensional.

Estructura bidimensional de datos etiquetados.

¿Cómo crear una Series a partir de una lista?

pd.DataFrame([1,2,3])

pd.Series('123')

pd.Series([1,2,3])

¿Qué función se usa para leer un archivo CSV?

pd.read_csv('archivo.csv')

pd.save_csv('archivo.csv')

pd.read_excel('archivo.csv')

¿Qué atributo muestra las columnas de un DataFrame?

df.columns

df.index

df.values

¿Qué devuelve df.describe()?

Estadísticas descriptivas.

Transforma datos.

Ordena por columnas.

¿Cómo se selecciona una columna llamada 'edad' de df?

df[['edad','nombre']]

df.edad()

df['edad']

¿Qué significa NaN en pandas?

Índice de tamaño.

Valor faltante.

Valor numérico.

¿Cómo filtrar filas con edad mayor a 18?

df.loc['edad']>18

df.where('edad'>18)

df[df['edad']>18]

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.

Desafío pandas: datos con Series y DataFrames

Froggy Jumps

Sobre esta actividad

Creada por

Descarga la versión para jugar en papel

Top juegos

Froggy Jumps

Salva a la Ranita

Froggy Jumps

El valle de los lobos

Froggy Jumps

Sabiduría animal

Froggy Jumps

Quiz de Culpa mía película

Froggy Jumps

OPEN UP 6 UNIT 1 VOCABULARY

Froggy Jumps

Desafío pandas: datos con Series y DataFramesVersión en línea

por JHON FERNANDO ANNICHIARICO

¿Qué es una Series en pandas?

¿Qué método devuelve las primeras filas de un DataFrame?

¿Qué tipo de objeto es un DataFrame?

¿Cómo crear una Series a partir de una lista?

¿Qué función se usa para leer un archivo CSV?

¿Qué atributo muestra las columnas de un DataFrame?

¿Qué devuelve df.describe()?

¿Cómo se selecciona una columna llamada 'edad' de df?

¿Qué significa NaN en pandas?

¿Cómo filtrar filas con edad mayor a 18?

		%
	Anónimo	%
		%
		%