Pandas Básico [1] - ADN

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Parties jouées 28 %Précision 78 Temps moyen 01:56

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Ejercicios sobre la librería pandas de Python

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Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	. 22 Février 2026	% 100	01:28
2	Guillermo 22 Février 2026	% 100	01:28
3	Oriana 24 Novembre 2025	% 100	01:37
4	maite 28 Juin 2026	% 100	01:56
5	nicole 21 Février 2026	% 100	02:20
6	Marisabel 22 Février 2026	% 100	02:24
7	ERNESTO 20 Février 2026	% 100	02:41
8	A 22 Février 2026	% 100	03:07
9	. 23 Février 2026	% 92	01:03
10	Yuriko 18 Février 2026	% 92	01:30

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Pandas Básico [1] - ADNVersion en ligne Ejercicios sobre la librería pandas de Python par Profesores 1 df[(df['ventas'] > 1000) \| (df['costos'] < 500)] es una forma expresión válida. Sí No 2 Se puede seleccionar una columna y luego encadenar un método, como en df['ventas'].mean(). Sí No 3 Sí No 4 Se pueden seleccionar columnas usando índices numéricos, como en df[0]. Sí No 5 El operador \| representa un "y lógico". Sí No 6 df.groupby(['region', 'producto'])['ventas'].sum() calcula el total de ventas por región y producto. Sí No 7 Sí No 8 df.loc["BR"] devuelve la fila cuya etiqueta es "BR". Sí No 9 Sí No 10 Sí No 11 df['talla'].value_counts() muestra cuántas veces aparece cada valor en la columna 'talla'. Sí No 12 El método agg() permite usar un diccionario para aplicar diferentes funciones por columna. Sí No

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Ejercicios sobre la librería pandas de Python

par Profesores

df[(df['ventas'] > 1000) | (df['costos'] < 500)] es una forma expresión válida.

Sí

Se puede seleccionar una columna y luego encadenar un método, como en df['ventas'].mean().

Sí

Se pueden seleccionar columnas usando índices numéricos, como en df[0].

Sí

El operador | representa un "y lógico".

Sí

df.groupby(['region', 'producto'])['ventas'].sum() calcula el total de ventas por región y producto.

Sí

df.loc["BR"] devuelve la fila cuya etiqueta es "BR".

Sí

df['talla'].value_counts() muestra cuántas veces aparece cada valor en la columna 'talla'.

Sí

El método agg() permite usar un diccionario para aplicar diferentes funciones por columna.

Sí

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df[(df['ventas'] > 1000) | (df['costos'] < 500)] es una forma expresión válida.

Se puede seleccionar una columna y luego encadenar un método, como en df['ventas'].mean().

Se pueden seleccionar columnas usando índices numéricos, como en df[0].

El operador | representa un "y lógico".

df.groupby(['region', 'producto'])['ventas'].sum() calcula el total de ventas por región y producto.

df.loc["BR"] devuelve la fila cuya etiqueta es "BR".

df['talla'].value_counts() muestra cuántas veces aparece cada valor en la columna 'talla'.

El método agg() permite usar un diccionario para aplicar diferentes funciones por columna.

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