Pandas - Preguntas rápidas

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Froggy Jumps Pandas - Preguntas rápidasVersión en línea Quiz de pandas por Antonio 1 21. ¿Qué hace la siguiente instrucción? df[df["edad"] > 50] A) Selecciona clientes mayores de 50 años B) Elimina clientes mayores de 50 años C) Cambia las edades mayores de 50 D) Calcula la edad promedio a A) Selecciona clientes mayores de 50 años b C) Cambia las edades mayores de 50 c B) Elimina clientes mayores de 50 años 2 22. ¿Qué símbolo utilizamos normalmente para representar una condición AND en un filtro de pandas? A) & B) + C) % D) = a A) & b B) + c C) % 3 23. ¿Qué símbolo utilizamos para representar OR en un filtro de pandas? A) \| B) & C) \|\| D) + a C) \|\| b A) \| c B) & 4 24. ¿Qué hace sort_values()? A) Ordena los datos de acuerdo con una columna B) Elimina valores faltantes C) Calcula estadísticas D) Importa un archivo a B) Elimina valores faltantes b A) Ordena los datos de acuerdo con una columna c C) Calcula estadísticas 5 25. ¿Qué significa ascending=False al ordenar datos? A) Orden descendente B) Orden ascendente C) No ordenar D) Eliminar duplicados a A) Orden descendente b C) No ordenar c B) Orden ascendente 6 26. ¿Qué instrucción permite ordenar los clientes por ingreso de mayor a menor? A) df.sort_values("ingreso_mensual", ascending=False) B) df.order("ingreso_mensual") C) df.sort("ingreso_mensual", descending=True) D) df["ingreso_mensual"].order() a C) df.sort("ingreso_mensual", descending=True) b A) df.sort_values("ingreso_mensual", ascending=False) c B) df.order("ingreso_mensual") 7 27. ¿Para qué sirve groupby()? A) Para agrupar observaciones según una variable B) Para eliminar columnas C) Para importar archivos D) Para crear un DataFrame vacío a C) Para importar archivos b B) Para eliminar columnas c A) Para agrupar observaciones según una variable 8 28. ¿Qué podemos analizar con df.groupby("tipo_seguro").size()? A) Cantidad de clientes por tipo de seguro B) Edad máxima de cada cliente C) Número de columnas D) Valores faltantes a C) Número de columnas b A) Cantidad de clientes por tipo de seguro c B) Edad máxima de cada cliente 9 29. ¿Qué podemos obtener con la siguiente instrucción? df.groupby("tipo_seguro")["prima_anual"].mean() A) Prima anual promedio por tipo de seguro B) Prima anual máxima de todos los clientes C) Número total de pólizas D) Edad promedio de los clientes a B) Prima anual máxima de todos los clientes b C) Número total de pólizas c A) Prima anual promedio por tipo de seguro 10 30. ¿Cuál es el objetivo principal de utilizar pandas en esta etapa del curso? A) Explorar, manipular y analizar nuestros datos B) Crear videojuegos C) Diseñar páginas web D) Sustituir todos los algoritmos de minería de datos a B) Crear videojuegos b A) Explorar, manipular y analizar nuestros datos c C) Diseñar páginas web

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21. ¿Qué hace la siguiente instrucción? df[df["edad"] > 50] A) Selecciona clientes mayores de 50 años B) Elimina clientes mayores de 50 años C) Cambia las edades mayores de 50 D) Calcula la edad promedio

22. ¿Qué símbolo utilizamos normalmente para representar una condición AND en un filtro de pandas? A) & B) + C) % D) =

23. ¿Qué símbolo utilizamos para representar OR en un filtro de pandas? A) | B) & C) || D) +

24. ¿Qué hace sort_values()? A) Ordena los datos de acuerdo con una columna B) Elimina valores faltantes C) Calcula estadísticas D) Importa un archivo

25. ¿Qué significa ascending=False al ordenar datos? A) Orden descendente B) Orden ascendente C) No ordenar D) Eliminar duplicados

26. ¿Qué instrucción permite ordenar los clientes por ingreso de mayor a menor? A) df.sort_values("ingreso_mensual", ascending=False) B) df.order("ingreso_mensual") C) df.sort("ingreso_mensual", descending=True) D) df["ingreso_mensual"].order()

27. ¿Para qué sirve groupby()? A) Para agrupar observaciones según una variable B) Para eliminar columnas C) Para importar archivos D) Para crear un DataFrame vacío

28. ¿Qué podemos analizar con df.groupby("tipo_seguro").size()? A) Cantidad de clientes por tipo de seguro B) Edad máxima de cada cliente C) Número de columnas D) Valores faltantes

29. ¿Qué podemos obtener con la siguiente instrucción? df.groupby("tipo_seguro")["prima_anual"].mean() A) Prima anual promedio por tipo de seguro B) Prima anual máxima de todos los clientes C) Número total de pólizas D) Edad promedio de los clientes

30. ¿Cuál es el objetivo principal de utilizar pandas en esta etapa del curso? A) Explorar, manipular y analizar nuestros datos B) Crear videojuegos C) Diseñar páginas web D) Sustituir todos los algoritmos de minería de datos