<jupyter_start><jupyter_text>La Agencia Nacional de Estadísticas de Buenos Aires recolecta información de nacimientos cuando los padres registran a sus hijos en el registro civil a partir de una encuesta.Esa información se encuentra disponible para su análisis en un csv con el siguiente formato (dia_nacimiento, mes_nacimiento, anio_nacimiento, peso_al_nacer, longitud_al_nacer, id_hospital, tipo_parto), donde el tipo de parto 1 es natural y 2 es cesárea.Por otro lado la agencia cuenta con información histórica de los hospitales en otro csv con siguiente formato (id_hospital, dirección, promedio_nacimientos_mensual).Se pide usar Pandas para:1)Calcular la cantidad de nacimientos para cada uno de los hospitales para el mes de Octubre de 2017 e indicar aquellos hospitales que superan el promedio de nacimientos mensuales.2)Comparando el mes de Octubre de 2017 indicar programáticamente si se incremento el % de cesáreas con respecto a ese mes del año 2016.<jupyter_code>import pandas as pd 
import numpy as np 
data_nacimientos = {'dia_nacimiento': [21,13,4,12,11,15,27,13,22,19,30],\
                   'mes_nacimiento': [9,9,8,9,3,9,9,9,2,9,9],\
                   'anio_nacimiento': [2016,2016,2020,2017,2019,2017,2017,2017,2017,2017,2017],\
                    'peso_al_nacer': [2,1,2,2,2,1,2,1,4,3,1],\
                    'longitud_al_nacer': [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],\
                    'id_hospital': [1,2,3,4,5,11,11,10,10,10,11],\
                    'tipo_parto': [2,2,2,1,1,1,2,1,2,1,2]
                   }

data_hospitales = {'id_hospital': [2,3,4,1,5,6,8,9,7,10,11],\
                  'direccion': ['dic1','dic2','dic3','dic4','dic5','dic6','dic7','dic8','dic9','dic10','dic11'],\
                   'promedio_nacimientos_mensual':[1,1,4,5,6,4,5,3,2,1,2]
                  }<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>(dia_nacimiento, mes_nacimiento, anio_nacimiento, peso_al_nacer, longitud_al_nacer, id_hospital, tipo_parto)(id_hospital, dirección, promedio_nacimientos_mensual)**Calcular la cantidad de nacimientos para cada uno de los hospitales para el mes de Septiembre de 2017 e indicar aquellos hospitales que superan el promedio de nacimientos mensuales.**<jupyter_code>nacimientos = pd.DataFrame(data_nacimientos, columns = data_nacimientos.keys())
info_hospitales = pd.DataFrame(data_hospitales, columns = data_hospitales.keys())
#filtro por fecha pedida
nacimientos_octubre = nacimientos.loc[(nacimientos['mes_nacimiento'] == 9) & (nacimientos['anio_nacimiento'] == 2017), ['id_hospital']]
merge_df = nacimientos_octubre.merge(info_hospitales, how = 'inner')
#uso la columan direccion unicamente para contar, uso size porque con count no estoy seguro que todos los valores sean no NaN
merge_df['cantidad_nacimientos_octubre'] = merge_df.groupby('id_hospital')['direccion'].transform('size')
merge_df.drop_duplicates(inplace = True)
resultado_a = merge_df.loc[merge_df['cantidad_nacimientos_octubre'] > merge_df['promedio_nacimientos_mensual'],['id_hospital','direccion','cantidad_nacimientos_octubre']]
resultado_a<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**2)Comparando el mes de Septiembre de 2017 indicar programáticamente si se incremento el % de cesáreas con respecto a ese mes del año 2016.**<jupyter_code>nacimientos_septiembre = nacimientos.loc[nacimientos['mes_nacimiento'] == 9, ['anio_nacimiento','tipo_parto']]
nacimientos_por_cesarea = nacimientos_septiembre.groupby('anio_nacimiento')['tipo_parto'].agg(lambda x: (x==2).mean())

if nacimientos_por_cesarea[2017] > nacimientos_por_cesarea[2016]: 
    print("Se incrementó el % de cesáreas")
else: 
    print("No se incrementó el % de cesáreas")<jupyter_output>No se incrementó el % de cesáreas
{'fraction_non_alphanumeric': 0.11454102355808286, 'fraction_numerical': 0.056051990251827784, 'mean_word_length': 5.5846702317290555, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 12, '<?xml version=': 0, '>': 14, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, '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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