<jupyter_start><jupyter_text>Clusterai 2020  clase_00: Asignaciones Subtes **Asignacion 01: Importar las librerías aprendidas en la clase_00:**<jupyter_code># importamos las librerías necesarias para trabajar en el siguiente bloque de código<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Asignacion 02:** Descargamos de https://data.buenosaires.gob.ar/dataset/subte-viajes-molinetes el dataset de usuarios de subte por molinete del año 2016. Luego con el comando de Pandas "pd.read_csv" importar el dataset. Solicitar que el indice de nuestro dataframe importado sea la columna "PERIODO" del archvo .csv que manejamos. Guardar el dataset importado con el nombre "molinetes16".<jupyter_code># Importar el dataset detallado en el siguiente bloque de codigo.<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Asignacion 03:** visualizar las primeras 5 filas del dataset importado "molinetes16"<jupyter_code># visualizar en este bloque de codigo las primeras 5 filas del dataset importado.<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Asignacion 04:** imprimir en pantalla utilizando el comando "print" la cantidad de filas y renglones que tiene este nuevo dataset.<jupyter_code># imprimir en pantalla utilizando este bloque de codigo la cantidad de filas y renglones que tiene el dataset.<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Asignacion 05:** revisar si existe alguna columna que tenga valores faltantes o nulos (NaNs), luego imprimir en pantalla el reporte de que columnas tienen valores faltantes.<jupyter_code># Revisar que columnas tienen valores faltantes en el dataset molinetes16<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Asignacion 06:** Guardar en una variable llamada "cols" las columnas del dataframe "molinetes16".<jupyter_code># Guardar en este bloque de codigo las columnas del dataframe "molinetes16".<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Asignacion 07:** Guardar en una cariable llamada "instancias" los indices del dataframe "molinetes16".<jupyter_code># Guardar en este bloque de codigo los nombres de los indices del dataframe "molinetes16".<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Asignacion 08:** filtrar el dataframe "molinetes16" por aquellas instancias que correspondan a la Linea D y guardar esos resultados en un nuevo dataframe que se llame "molinetes_d".<jupyter_code># en este bloque de codigo crear el dataframe "molinetes_d".<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Asignacion 09:** Visualizar utilizando la función Countplot de Seaborn, cuantos viajes de molinete hay por estación para la linea D.<jupyter_code># Visualizar lo solicitado en este bloque de codigo<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Asignacion 10: ** Calcular la media, minimo, maximo, cuartiles, de la columna 'TOTAL' del dataframe "molinetes_d".<jupyter_code># Calcular las estadisticas descriptivas en este bloque de codigo.<jupyter_output><empty_output>
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