<jupyter_start><jupyter_text>Un fanático de pokemones le pide analizar los datos de pokemones, para esto se le proporciona un conjunto de datos en archivo csv. Este fanático le pide a usted como analista investigar cuales son los pokemones con mayor ataque.<jupyter_code>import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
df = pd.read_csv("pokemon_data.csv",sep= ",")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 1:Calcule el promedio y la mediana del ataque de: 1. Todos los pokemones2. Los pokemones agrupados por Legendary (es decir el promedio y mediana de pokemones legendarios y no legendarios)3. Los pokemones agrupados por Type 1<jupyter_code>df.head()

#1.1.Promedio del ataque de todos los pokemones
df["Attack"].mean()

#1.2.Mediana del ataque de todos los pokemones
df["Attack"].median()
#2.1.Promedio de poquemones legendarios
plm=df.loc[(df["Attack"])&(df["Legendary"]==True)].mean()
plm
#2.2.Promedio de pokemones no legendarios
df.loc[(df["Attack"])&(df["Legendary"]==False)].mean()
#2.3.Mediana de pokemones legendarios
df.loc[(df["Attack"])&(df["Legendary"]==True)].median()

#2.4.Mediana de pokemones no legendarios
df["Attack"]
df.loc[(df["Attack"])&(df["Legendary"]==False)].median()
#3.1.Promedio de pokemones agrupados por tipo 1
df[["Type 1","Attack"]].mean()


#3.2.Mediana de pokemones agrupados por tipo 1
df[["Type 1","Attack"]].median()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 2:Grafique el ataque de los pokemones con un grafico boxplot para los siguientes casos:1. Todos los pokemones2. Los pokemones agrupados por Legendary (es decir el promedio y mediana de pokemones legendarios y no legendarios)3. Los pokemones agrupados por Type 1<jupyter_code>#2.1 Todos los pokemones
sns.boxplot(df.Attack,color="purple")
#2.2. Pokemones agrupados por legendarios y no legendarios
plt.subplots(figsize=(8,6))
sns.boxplot(x="Legendary", y="Attack",data= df, color="pink")
#2.3.Agrupados por tipo 1 y ataque
plt.subplots(figsize=(13,8))
sns.boxplot(x="Type 1", y="Attack",data=df)<jupyter_output><empty_output>
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