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Desafío de la Serie Única

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Desafío de la Serie Única

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Descubre la estructura de datos clave.

Created by

Luisa Flores Smith
Luisa Flores Smith
Mexico

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Desafío de la Serie Única
 

Desafío de la Serie ÚnicaOnline version

Descubre la estructura de datos clave.

by Luisa Flores Smith
1

Soy una estructura de una sola columna que guarda datos del mismo tipo y tengo un índice para nombrar cada elemento. Lo encontrarás en las clases de datos descritas en la materia de Series.

Pistas

Ejemplos habituales: s[0] para la primera posición o s['curso'] para un nombre de índice.

Puedo acceder a un elemento por posición o por su nombre.

Puedo verse como una lista con etiquetas para cada elemento.

2

Soy el corazón de NumPy: un objeto de array n‑dimensional, rápido y homogéneo. ¿Qué soy?

Pistas

Se accede a menudo como a[fila, columna] en 2D y permite operaciones vectorizadas

Es una estructura de datos de NumPy

Puedo contener datos de un solo tipo.

3

Soy el que le pone nombre a cada dato en la fila, si me buscas por mi etiqueta, te doy la información enseguida

Pistas

Permite acceder a los elementos por nombre y no solo por posición.

Si no me defines al crear la Serie, me convierto en números del 0 al $n-1$.

Puedes consultarme usando el atributo

4

En mi grupo todos somos iguales, no aceptamos mezclas de tipos diferentes. Si entras siendo entero, todos seremos parientes.

Pistas

Es una característica fundamental tanto de las Series como de los ndarrays.

Se refiere a que los elementos deben ser del mismo tipo.

El atributo .dtype sirve para ver de qué tipo somos.

5

Puedo ser un vector, una matriz o un tensor de gran tamaño; cambio mi forma con un método sin hacerme ningún daño.

Pistas

Soy el objeto principal de la librería NumPy.

Mi forma se define por una tupla llamada

Uso el método .reshape() para reorganizar mis dimensiones.

6

Cuando un dato falta o es desconocido, aparezco yo con un nombre especial. Si usas un método para echarme, la serie quedará limpia y genial.

Pistas

Me represento como NaN en Pandas o None en Python

Suelo ser un problema para el análisis de datos.

El método .dropna() me elimina por completo.

7

Si me aplicas una función, la reparto a cada elemento sin rechistar. Devuelvo una nueva estructura con los resultados listos para usar.

Pistas

En Pandas, me llamo .apply(f).

8

Solo dejo pasar a los que cumplen la condición; los que son False se quedan fuera de la selección.

Pistas

Si estás desordenado, yo te pongo en tu lugar; puedo mirar tus valores o tus nombres para empezar.

9

No me pidas un dato, pídeme la descripción; te daré media, mínimo, máximo y mucha más información

Pistas

Devuelvo una serie con un resumen estadístico descriptivo

10

Nací como un conjunto de llaves y valores en Python puro, pero Pandas me convirtió en una Serie y ahora tengo un futuro seguro.

Pistas

Mis claves se convierten automáticamente en el índice de la Serie.

 
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