<jupyter_start><jupyter_text>![logo-horizontal.png](http://www.ing.una.py/images/logo-horizontal.png) PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA Laboratorio de Python---  Introducción a Python Operaciones aritmeticas básicas y manejo de variables<jupyter_code>5 + 6
5 - 6
5 * 6
5 ** 6
6 / 5
6 // 5 # Esto es una división Entera
a = 5
a = 'Esta es una cadena de texto'
a
a = 5
b = 6
a + b<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Algunas funciones básicas<jupyter_code># print
print('El valor de a es:', a)
# len
a = '    '
len(a)
# Listas 
lista = [a, b, 5.5, 'hola']
# len(lista)

# Tuplas
tupla = (a, b)
len(tupla)

# Diccionario
d = {'key 1': 'valor 1'}
# max y min
max(a, b)
# linea 1
# 2
# 3

'''
esto es un comentario
de varias lineas
Docstring
'''
print('no va a hacer nada')
print("mita'i")
# if, elif
if a > b:
  print('a es mayor que b')
elif b > a:
  print('b es mayor que a')
else:
  print('a no es mayor que b')
# for, range

# for( int i = 0; i <=10; i++){} esto es para c++

for i in range(0,10, 3):
  if i < 7:
    print(i)
  else:
    break<jupyter_output>0
3
6<jupyter_text>¿Cómo crear mis propias funciones?<jupyter_code>def calcular_firma(PP, SP, T):
  print('La firma del alumno es:', PP+SP+T)

def calcular_taller():
  print('El puntaje de taller es: 10')
calcular_firma(20, 27, 10)<jupyter_output>La firma del alumno es: 57<jupyter_text>Introducción a los módulos (librerías) ¿Cómo conectar Colab y Drive?<jupyter_code>ruta = '/content/drive/MyDrive/Probabilidad y Estadística/2021-2/Clase 1 - Introducción/Asuncion-Poblacion-estimada-y-proyectada-segun-grupos-de-edad-2000-2025.xlsx'<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>¿Cómo importar módulos?<jupyter_code>import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Introducción a Pandas Cargar y visualizar tablas<jupyter_code>poblacion = pd.read_excel(ruta)
# info()
poblacion.info()
# head()
poblacion.head(10)
poblacion.tail(8)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Selección de columnas, filas, selección de segmentos de tabla y selección condicional<jupyter_code>poblacion[['#',2022,2023]].head(2)
list(range(2000, 2011))
poblacion[list(range(2000, 2011))].head()
poblacion.loc[[3, 4, 5]]
poblacion[[2021,2022, 2023]].loc[[3, 4, 5]]
poblacion.loc[3,[2021,2022, 2023]]
nueva_poblacion = poblacion[[2021,2022,2023]].loc[0:10]
nueva_poblacion
filas = nueva_poblacion[2021] > 40000
nueva_poblacion[filas]
nueva_poblacion[nueva_poblacion[2021] > 40000]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Crear nuevas columnas, borrar filas y columnas<jupyter_code>nueva_poblacion['Suma'] = nueva_poblacion[2021] + nueva_poblacion[2022] + nueva_poblacion[2023]
nueva_poblacion.head()
nueva_poblacion.drop('Suma', axis= 1, inplace= True)
nueva_poblacion.head()
nueva_poblacion.drop([0, 5, 10], inplace= True)
nueva_poblacion
import numpy as np
nueva_poblacion.loc[6, 2021] = np.nan
nueva_poblacion.loc[8, 2022] = np.nan<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Manejo de datos faltantes<jupyter_code>nueva_poblacion.dropna()
nueva_poblacion.fillna(value= 'Valor de reemplazo')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Algunas funciones estadísticas<jupyter_code># describe()
poblacion.describe()
# count()
poblacion[2021].count()
# mean()
poblacion[2021].mean()
# median()
poblacion[2021].median()
# std()
poblacion[2021].std()
nueva_poblacion
nueva_poblacion[2021].fillna(value= nueva_poblacion[2021].mean(), inplace= True)
nueva_poblacion<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.14231774615161197, 'fraction_numerical': 0.05808887598024978, 'mean_word_length': 6.552631578947368, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 41, '<?xml version=': 0, '>': 43, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 1, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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