<jupyter_start><jupyter_text>Ejercicio 1Importa la libreria de pandas. ¿Qué versión de la librería tienes?<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np

pd.__version__<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 2Lee el archivo CSV de la liga. Guarda el DataFrame en una variable llamada `df`. [Usa el método `read_csv` de `pandas`](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html). Este método lo veremos más adelante, junto con otros muchos de lectura y escritura de datos, pero está bien que te vayas familiarizando con él:<jupyter_code>df = pd.read_csv("laliga.csv", sep=',')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 3Obtén por pantalla los 4 primero registros<jupyter_code>df[0:4]
df.iloc[0:4]
df.head(4)
df['division']<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 4Obtén en un array de `numpy` todos los valores del DataFrame<jupyter_code>df.values<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 5¿Cuáles son las columnas de `df`?<jupyter_code>df.columns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 6Crea un `Series` con la [población de Madrid, Galicia, Murcia y Andalucía](https://es.wikipedia.org/wiki/Anexo:Comunidades_y_ciudades_aut%C3%B3nomas_de_Espa%C3%B1a). Llámalo `poblacion`. Créalo de dos maneras diferentes.<jupyter_code>poblacion = pd.Series({"Madrid": 6685471, "Galicia": 2698764, "Murcia": 1494442, "Andalucia": 8446561})
poblacion
poblacion = pd.Series([6685471, 2698764, 1494442, 8446561], index = ["Madrid", "Galicia", "Murcia", "Andalucia"])
poblacion<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 7Obtén un array de `numpy` con los valores del `Series` del Ejercicio 6.Saca también sus índices, y los valores de sus índices.<jupyter_code>poblacion.values
poblacion.to_numpy()
print(poblacion.index)
print(poblacion.index.values)<jupyter_output>Index(['Madrid', 'Galicia', 'Murcia', 'Andalucia'], dtype='object')
['Madrid' 'Galicia' 'Murcia' 'Andalucia']<jupyter_text>Ejercicio 81. ¿Qué población hay en el primer elemento del `Series`?2. ¿Qué población hay en Galicia?3. Imprime por pantalla las poblaciones de Galicia, Andalucía y las comunidades autónomas que se encuentren entre ambas (según el Series, no en el plano).4. Comprueba con un output booleano que `Galicia` se encuentra entre los índices del `Index`.5. Realiza los apartados 1,2,3 pero esta vez de una manera diferente, es decir, cambiando la forma de llamar a los índices).<jupyter_code># 1. 
print(poblacion[0])
print(poblacion.iloc[0])
print(poblacion.loc['Madrid'])
# 2.
print(poblacion['Galicia'])
print(poblacion.loc['Galicia'])
# 3.
print(poblacion['Galicia': 'Andalucia'])
print(poblacion.loc['Galicia': 'Andalucia'])
# 4.
print('Galicia' in poblacion)
print('Galicia' in poblacion.index)<jupyter_output>True
True<jupyter_text>Ejercicio 9A partir de las comunidades autónomas anteriores, crea un `Series` con [la tasa de paro](https://es.statista.com/estadisticas/941646/prevision-de-la-tasa-de-paro-por-comunidad-autonoma-espana/) en dichas comunidades autónomas.Con la tasa de paro y las poblaciones, crea un DataFrame de pandas. Llámalo `data`.<jupyter_code>paro = pd.Series({"Madrid": 9.99, "Galicia": 11.74, "Murcia": 16.08, "Andalucia": 20.8})
paro
data = pd.DataFrame({"Poblacion": poblacion, "Tasa paro": paro})
data.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 10Imprime por pantalla la población, y la tasa de paro. Por separado<jupyter_code>print(data['Poblacion'])
print(data['Tasa paro'])<jupyter_output>Madrid        9.99
Galicia      11.74
Murcia       16.08
Andalucia    20.80
Name: Tasa paro, dtype: float64<jupyter_text>Ejercicio 11Crea un nuevo Data Frame (`data2`), que sea igual que `data`, pero con una nueva columna, que lleve [la superficie de las Comunidades Autónomas](https://es.wikipedia.org/wiki/Anexo:Comunidades_y_ciudades_aut%C3%B3nomas_de_Espa%C3%B1a).<jupyter_code>superficie = pd.Series([8028, 29575, 11314, 87599], index = ["Madrid", "Galicia", "Murcia", "Andalucia"])
print(superficie)
data2 = pd.DataFrame({"Poblacion": poblacion, "Tasa paro": paro, "Superficie": superficie})
data2<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 12Calcula en una nueva columna la densidad de población (hab/km^2)<jupyter_code>data2.columns
data2["Densidad poblacion"] = data2["Poblacion"] / data2["Superficie"]
data2<jupyter_output><empty_output>
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