Pandas

Instrucción para abrir y cargar todos los datos en un data frame desde archivo denominado tacos.csv

• df = pd.read_csv("tacos.csv")

• df = pd.read_csv(tacos.csv)

• pd.read_csv("tacos.csv")

• pd.read_csv(tacos.csv)

Instrucción para crear la lista con los datos de la columna total_profit

• profit=df[ total_profit ]

• df['total_profit']

• df[ total_profit ]

• profit=df[ 'total_profit' ]

¿Cómo se puede leer un fichero de datos denominado archivo.csv en Pandas utilizando Python?

• df = pd.read_csv('file.csv')

• df = pd.read_csv('data.csv')

• df = pd.read_csv('data.txt')

• df = pd.read_csv('archivo.csv')

¿Qué método se utiliza para desplegar información básica de un DataFrame en Pandas?

• display()

• show()

• info()

• head()

¿Cuál es la forma de eliminar una columna específica de un DataFrame en Pandas?

• df.delete_column('nombre_columna')

• df.remove('nombre_columna')

• df.drop('nombre_columna', axis=1)

• df.drop_column('nombre_columna')

¿Qué método se utiliza para guardar un DataFrame de Pandas en un formato tipo CSV?

• df.to_csv('nombre_archivo.csv')

• df.save_csv('nombre_archivo.csv')

• df.export_to_csv('nombre_archivo.csv')

• df.write_csv('nombre_archivo.csv')

¿Cuál es el propósito principal de la función loc cuando se utiliza con una condición booleana?

• Filtrar las filas que cumplen con la condición especificada.

• Cambiar el nombre de las columnas según la condición.

• Eliminar las filas que cumplen con la condición.

• Crear nuevas columnas con valores booleanos.

Dada la siguiente descripción de código en Pandas, ¿qué hace la expresión?

• Selecciona todas las filas donde 'columna' sea igual a 'valor' y muestra solo las columnas 'col1' y 'col2'.

• Selecciona las filas con índice 'valor' y muestra las columnas 'col1' y 'col2'.

• Selecciona las filas donde 'columna' tiene el valor 'valor' y muestra todas las columnas.

• Elimina todas las filas donde 'columna' no sea igual a 'valor' y muestra las columnas 'col1' y 'col2'.

¿Cómo seleccionarías todas las filas donde la columna 'edad' sea mayor que 30 utilizando loc?

• df.loc[df['edad'] > 30]

• df.loc[df['edad'] > 30, :]

• df.loc[:, df['edad'] > 30]

• df.loc['edad' > 30, :]

¿Cuál de las siguientes alternativas dará error en Python?

• df.info()

• df.head()

• df.tail()

• df.str()