Integración de Numpy y Pandas: Manipulación de Datos en Python

Ejercicio de programación: Integración con Pandas

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Numpy. Es un ejercicio de nivel intermedio que requiere conocimientos sólidos de la tecnología.

Tipo: Ejercicio de código 10 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

En este ejercicio, deberás demostrar tu capacidad para integrar Numpy y Pandas en la manipulación de datos. Crearás un DataFrame a partir de un array de Numpy, realizarás operaciones aritméticas y de agregación, y convertirás el DataFrame de nuevo a un array de Numpy.

Contenido del ejercicio

1. Crea un array de Numpy bidimensional con los siguientes datos:

[[10, 20, 30],
 [40, 50, 60],
 [70, 80, 90]]

2. Convierte este array en un DataFrame de Pandas, asignando nombres de columna X, Y, Z.

3. Añade una nueva columna W que sea la suma de las columnas X y Y.

4. Calcula la media de cada columna del DataFrame.

5. Convierte el DataFrame resultante de nuevo a un array de Numpy.

6. Imprime el array resultante y las medias de cada columna.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Integración con Pandas" de Numpy. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, Numpy es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

Solución al ejercicio de programación en Numpy

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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Ejercicios de programación en Numpy: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar Numpy. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en Numpy te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de Numpy.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de Numpy.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en Numpy.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en Numpy.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en Numpy está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en Numpy. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en Numpy. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.