1 - Suma de los elementos de cada sublista

lista_de_listas = [[4, 6, 5, 9], [1, 0, 7, 2], [3, 4, 1, 8]]
for i, sub in enumerate(lista_de_listas, start=1):
    print(f"Suma de la lista #{i}: {sum(sub)}")

2 - Lista con el tercer elemento de cada tupla

lista_de_tuplas = [
    ('Pedro', 1.74, 81),
    ('Júlia', 1.65, 67),
    ('Otávio', 1.81, 83)
]
terceros = [t[2] for t in lista_de_tuplas]
print("Tercer elemento de cada tupla:", terceros)

3 - Lista de tuplas (posición, nombre)

lista = ['Pedro', 'Júlia', 'Otávio', 'Eduardo']
posicion_y_nombre = [(i, nombre) for i, nombre in enumerate(lista)]
print("Posición y nombre:", posicion_y_nombre)

4 - Comprehension: valores numéricos de tuplas donde el primer elemento es 'Apartamento'

alquiler = [
    ('Apartamento', 1700),
    ('Apartamento', 1400),
    ('Casa',       2150),
    ('Apartamento', 1900),
    ('Casa',       1100)
]
apt_precios = [precio for tipo, precio in alquiler if tipo == 'Apartamento']
print("Precios de Apartamentos:", apt_precios)

5 - Dict comprehension: meses → gasto

meses  = ['Jan', 'Fev', 'Mar', 'Abr', 'Mai', 'Jun',
          'Jul', 'Ago', 'Set', 'Out', 'Nov', 'Dez']
gasto  = [860, 490, 1010, 780, 900, 630,
          590, 770, 620, 560, 840, 360]
dict_gastos = {m: g for m, g in zip(meses, gasto)}
print("Gastos por mes:", dict_gastos)

6 - Filtrar ventas de 2022 mayores a 6000

ventas = [
    ('2023', 4093), ('2021', 4320), ('2021', 5959),
    ('2022', 8883), ('2023', 9859), ('2022', 5141),
    ('2022', 7688), ('2022', 9544), ('2023', 4794),
    ('2021', 7178), ('2022', 3030), ('2021', 7471),
    ('2022', 4226), ('2022', 8190), ('2021', 9680),
    ('2022', 5616)
]
ventas_2022_altas = [v for año, v in ventas if año == '2022' and v > 6000]
print("Ventas 2022 > 6000:", ventas_2022_altas)

7 - Etiquetar niveles de glucosa usando list comprehension

glicemia = [
    129, 82, 60, 97, 101, 65, 62, 167, 87, 53, 58,
    92, 66, 120, 109, 62, 86, 96, 103, 88, 155,
    52, 89, 73
]
etiquetas = [
    (
        ('Hipoglicemia' if g <= 70 else
         'Normal'      if g <= 99 else
         'Alterada'    if g <= 125 else
         'Diabetes'),
        g
    )
    for g in glicemia
]
print("Etiquetas de glicemia:", etiquetas)

8 - Construir tabla de ventas con tuplas y encabezado

ids      = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
cant     = [15, 12,  1, 15,  2, 11,  2, 12,  2,  4]
precio   = [93.0,102.0,18.0,41.0,122.0,14.0,71.0,48.0,14.0,144.0]

tabla = [('id', 'cantidad', 'precio', 'total')] + [
    (i, c, p, c * p) for i, c, p in zip(ids, cant, precio)
]
for fila in tabla:
    print(fila)

9 - Contar sucursales por estado (Sudeste)

estados = [
    'CMX', 'OAX', 'PUE', 'PUE', 'CMX', 'PUE', 'OAX',
    'OAX', 'OAX', 'CMX', 'CMX', 'PUE', 'OAX', 'CMX',
    'VER', 'PUE', 'VER', 'CMX', 'PUE', 'CMX', 'OAX',
    'CMX', 'PUE'
]
conteo = {e: estados.count(e) for e in set(estados)}
print("Sucursales por estado:", conteo)

10 - Agrupar y sumar empleados por estado

empleados = [
    ('CMX', 16), ('OAX',  8), ('PUE',  9), ('PUE',  6),
    ('CMX', 10), ('PUE',  4), ('OAX',  9), ('OAX',  7),
    ('OAX', 12), ('CMX',  7), ('CMX', 11), ('PUE',  8),
    ('OAX',  8), ('CMX',  9), ('VER', 13), ('PUE',  5),
    ('VER',  9), ('CMX', 12), ('PUE', 10), ('CMX',  7),
    ('OAX', 14), ('CMX', 10), ('PUE', 12)
]
estados_unicos = {e for e, _ in empleados}
agrupado = {
    estado: [emp for est, emp in empleados if est == estado]
    for estado in estados_unicos
}
suma_empleados = {
    estado: sum(agrupado[estado]) for estado in agrupado
}

print("Empleados agrupados por estado:", agrupado)
print("Suma de empleados por estado:", suma_empleados)