CAPITULO CUATRO SECCION 7
** Desafío: vamos a practicar**
Para crear la columna "Puntos_extras", podemos utilizar el método apply para aplicar una función a la columna "Nota". Esta función debe multiplicar 0.4 por el valor de la nota de cada estudiante y colocar el resultado en nuestra nueva columna:
# INICIO DEL EJERCICIO ALUMNOS
# IMPORTANTO DATOS
#RETOMANDO ARCHIVO
import pandas as pd
url_ejerc_alumnos = 'https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/807a2c1cf6c19108b2b701ea1791ab45/raw/fb84f8b2d8917a89de26679eccdbc8f9c1d2e933/alumnos.csv'
datos_ejerc_alumnos = pd.read_csv(url_ejerc_alumnos)
datos_ejerc_alumnos.head()
Pasos siguientes:
datos_ejerc_alumnos.tail()
#Para crear la columna "Puntos_extras", podemos utilizar el método apply para aplicar una función a la columna "Nota". Esta función debe multiplicar 0.4 por el valor de la nota de cada estudiante y colocar el resultado en nuestra nueva columna:
datos_ejerc_alumnos['Puntos_extras'] = datos_ejerc_alumnos['Nota'].apply(lambda x: x*0.4)
paso siguiente
datos_ejerc_alumnos.tail()
#creando la coluimna notas finales
datos_ejerc_alumnos['Notas_finales'] = datos_ejerc_alumnos['Nota'] + datos_ejerc_alumnos['Puntos_extras']
Pasos siguientes:
datos_ejerc_alumnos.head()
Pasos siguientes:
#creando columna Aprobados finales con funcion lambda y applydonde lee si la nota es 7 o mayor de siete
datos_ejerc_alumnos['Aprobado_final'] = datos_ejerc_alumnos['Notas_finales'].apply(lambda x: True if x >= 7.0 else False)
datos_ejerc_alumnos.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 18 entries, 0 to 17
Data columns (total 7 columns):
Column Non-Null Count Dtype
0 Nombre 18 non-null object
1 Edad 18 non-null int64
2 Nota 12 non-null float64
3 Aprobado 18 non-null object
4 Puntos_extras 12 non-null float64
5 Notas_finales 12 non-null float64
6 Aprobado_final 18 non-null bool
dtypes: bool(1), float64(3), int64(1), object(2)
memory usage: 1014.0+ bytes
datos_ejerc_alumnos
Pasos siguientes:
4.0Realiza una selección y verifica qué estudiantes no habían sido aprobados anteriormente, pero ahora fueron aprobados después de sumar los puntos extras.
#Realiza una selección y verifica qué estudiantes no habían sido aprobados anteriormente, pero ahora fueron aprobados después de sumar los puntos extras.
#datos_ejerc_alumnos.query('Aprobado == False & Aprobado_final == True')
datos_ejerc_alumnos.query('Aprobado == "False" & Aprobado_final == True')
#selecciondatos_ejerc_alumnos = (datos_ejerc_alumnos['Aprobado'] == False) & (datos_ejerc_alumnos['Aprobado_final'] == True)
selecciondatos_ejerc_alumnos = (datos_ejerc_alumnos['Aprobado'] == "False") & (datos_ejerc_alumnos['Aprobado_final'] == True)
datos_ejerc_alumnos[selecciondatos_ejerc_alumnos ]
