<jupyter_start><jupyter_text>Ejercicios de agrupaciones  1. Importa las librerías necesarias<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2. Descágate el fichero que vamos a utilizar de [aquí](https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/DAT8/master/data/drinks.csv).   3. Léetelo en una variable llamada drinks<jupyter_code>#### url = 'https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/DAT8/master/data/drinks.csv'<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>4. ¿Qué continente bebe más cerveza?  5. Para cada continente, imprime los estadísticos del consumo de vino  6. Imprime la media del consumo de alcohol por continente para cada columna  7. Imprime la mediana del consumo de alcohol por continente para cada columna  8. Muestra la media, mínimo y máximo del consumo de alcohol  Ejericio 2 - Ocupación  1. Importamos las librerías  2. Descárgate este fichero [link](https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/DAT8/master/data/u.user).   3. Léetelo a una variable llamada users.  4. ¿Cuál es la media de edad por ocupación?  5. Descubre el ratio de hombres por ocupación y ordénalos de mayor a menor  6. Para cada ocupación, saca las edades mínima y máxima  7. Para cada combinación de ocupacion y genero, calcula la media de edad:  8. Para cada ocupación, porcentaje de hombres y mujeres  Regiment  1. Importa las librerías  2. Crea el siguiente ``DataFrame``<jupyter_code>raw_data = {'regiment': ['Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Scouts', 'Scouts', 'Scouts', 'Scouts'], 
        'company': ['1st', '1st', '2nd', '2nd', '1st', '1st', '2nd', '2nd','1st', '1st', '2nd', '2nd'], 
        'name': ['Miller', 'Jacobson', 'Ali', 'Milner', 'Cooze', 'Jacon', 'Ryaner', 'Sone', 'Sloan', 'Piger', 'Riani', 'Ali'], 
        'preTestScore': [4, 24, 31, 2, 3, 4, 24, 31, 2, 3, 2, 3],
        'postTestScore': [25, 94, 57, 62, 70, 25, 94, 57, 62, 70, 62, 70]}<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3. Créate un DataFrame a partir de él y asígnalo a la variable ``regiment`` (indicándole las columnas)  4. ¿Cuál es la media de preTestScore del regimiento Nighthawks?    5. Muestra las estadísticas generales de cada compañía  6. ¿Cuál es la media de cada preTestScore de cada compañía?  7. Muestra la media de preTestScore agrupada por regimiento y compañía:  8. Muestra la media de preTestScore agrupada por regimiento y compañía sin el orden jerárquico, es decir, desapilando el índice y pasando a ser columnas  9. Agrupa el DataFrame entero por regimiento y compañía y obten sus medias<jupyter_code><jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1120754716981132, 'fraction_numerical': 0.030566037735849056, 'mean_word_length': 4.852097130242826, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 17, '<?xml version=': 0, '>': 17, 'https://': 3, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 3, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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