Python para Data Science_primeros pasos_12 Desafío: ¡Es hora de practicar!-PARTE4. Ejercicios del 14 al 15.ipynb
# EJERCICIO 14: Diversidad biológica
datos_diversidad = {'Área Norte': [2819, 7236], 'Área Leste': [1440, 9492], 'Área Sul': [5969, 7496], 'Área Oeste': [14446, 49688], 'Área Centro': [22558, 45148]}
area_mas_diversa = ""
maxima_diversidad = -1
print("Diccionario de datos: Área : [Plantas, Animales]\n", datos_diversidad)
print("\nPromedio de especies por área:")
for area, especies in datos_diversidad.items():
suma_especies = sum(especies)
promedio = suma_especies / len(especies)
print("-", area, ":", "{:.2f}".format(promedio), "especies")
if suma_especies > maxima_diversidad:
maxima_diversidad = suma_especies
area_mas_diversa = area
print("\nÁrea con la mayor diversidad biológica:", area_mas_diversa, "con un total de", maxima_diversidad, "especies.")
print("-" * 30)
# EJERCICIO 15: Análisis de edades
print("\nEJERCICIO 15: Análisis de edades")
edades_sectores = {'Setor A': [22, 26, 30, 30, 35, 38, 40, 56, 57, 65], 'Setor B': [22, 24, 26, 33, 41, 49, 50, 54, 60, 64], 'Setor C': [23, 26, 26, 29, 34, 35, 36, 41, 52, 56], 'Setor D': [19, 20, 25, 27, 34, 39, 42, 44, 50, 65]}
todas_las_edades = []
total_personas = 0
print("Edades de colaboradores por sector:\n", edades_sectores)
print("\nMedia de edad de cada sector:")
for sector, edades in edades_sectores.items():
media_sector = sum(edades) / len(edades)
print("-", sector, ":", "{:.2f}".format(media_sector), "años")
todas_las_edades.extend(edades)
total_personas += len(edades)
media_general = sum(todas_las_edades) / total_personas
personas_encima_media = 0
for edad in todas_las_edades:
if edad > media_general:
personas_encima_media += 1
print("\nEdad media general entre todos los sectores:", "{:.2f}".format(media_general), "años")
print("Colaboradores por encima de la edad media general:", personas_encima_media)
