# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Aug 11 07:58:19 2020

@author: migue
"""


import pandas as pd 

path_guardado = "C:/Users/migue/OneDrive/Documentos/EPN/Sexto Semestre/Desarrollo web con python/Github/py-reina-gamboa-miguel-esteban/04 - Pandas/data/artwork_data.pickle"

df = pd.read_pickle(path_guardado)

filtrado_horizontal = df.loc[1035] # Serie

print(filtrado_horizontal)

print(filtrado_horizontal['artist'])

print(filtrado_horizontal.index)

serie_vertical = df['artist']

print(serie_vertical)

print(serie_vertical.index)

print(df[['artist']])

# Filtrado por indice

df_1035 = df [df.index == 1035]

segundo = df.loc[1035] #Flitrar por indice (1)
segundo = df.loc[[1035, 1036]] # Filtrar por arr indices
segundo = df.loc[3:5] # Filtrando desdex indice hasta indice
segundo = df.loc[df.index == 1035] #filtrar po arreglo -> T or F
segundo = df.loc[1035, 'artist'] # 1 Indice
segundo = df.loc[1035, ['artist', 'medium']] #Varios indices

#print(df.loc[0]) # Indice dentro del DataFrame
#print(df[0])  #Indice dentro del DataFrame

#iloc -> acceder grupo filas y columnas - indices en 0

tercero = df.iloc[0]
tercero = df.iloc[[0, 1]]
tercero = df.iloc[0: 10]
tercero = df.iloc[df.index == 1035]
tercero = df.iloc[0: 10, 0: 4] # Filtrado indices por rango de indices 0: 4

##############################################################################

datos = {
    "nota 1": {
        "Pepito":7,
        "Juanita":8,
        "Maria":9
        },
    "nota 2": {
        "Pepito":7,
        "Juanita":8,
        "Maria":9
        },
    "disciplina": {
        "Pepito":4,
        "Juanita":9,
        "Maria":2
        }
    }

notas = pd.DataFrame(datos)

condicion_nota = notas["nota 1"] <= 7
condicion_nota_dos = notas["nota 2"] <= 7
condicion_disc = notas["disciplina"] <= 7

mayores_siete_completo = notas.loc[condicion_nota]
mayores_siete = notas.loc[condicion_nota, ["nota 1"]]
pasaron = notas.loc[condicion_nota][condicion_disc][condicion_nota_dos]

notas.loc["Maria", "disciplina"] = 7
notas.loc[:, "disciplina"] = 7

########################## Promedio de las tres notas.########################

promedio_nota_uno = (notas["nota 1"][0] + notas["nota 1"][1] + notas["nota 1"][2]) / 3
promedio_nota_dos = (notas["nota 2"][0] + notas["nota 2"][1] + notas["nota 2"][2]) / 3
promedio_disciplina = (notas["disciplina"][0] + notas["disciplina"][1] + notas["disciplina"][2]) / 3

promedio_general = (promedio_nota_uno + promedio_nota_dos + promedio_disciplina) / 3

##############################################################################


93d2fbc99db7a8b42bfb120ab70e4ddc15c90a05
<mask token>

<mask token>
print(filtrado_horizontal)
print(filtrado_horizontal['artist'])
print(filtrado_horizontal.index)
<mask token>
print(serie_vertical)
print(serie_vertical.index)
print(df[['artist']])
<mask token>

<mask token>
path_guardado = (
    'C:/Users/migue/OneDrive/Documentos/EPN/Sexto Semestre/Desarrollo web con python/Github/py-reina-gamboa-miguel-esteban/04 - Pandas/data/artwork_data.pickle'
    )
df = pd.read_pickle(path_guardado)
filtrado_horizontal = df.loc[1035]
print(filtrado_horizontal)
print(filtrado_horizontal['artist'])
print(filtrado_horizontal.index)
serie_vertical = df['artist']
print(serie_vertical)
print(serie_vertical.index)
print(df[['artist']])
df_1035 = df[df.index == 1035]
segundo = df.loc[1035]
segundo = df.loc[[1035, 1036]]
segundo = df.loc[3:5]
segundo = df.loc[df.index == 1035]
segundo = df.loc[1035, 'artist']
segundo = df.loc[1035, ['artist', 'medium']]
tercero = df.iloc[0]
tercero = df.iloc[[0, 1]]
tercero = df.iloc[0:10]
tercero = df.iloc[df.index == 1035]
tercero = df.iloc[0:10, 0:4]
datos = {'nota 1': {'Pepito': 7, 'Juanita': 8, 'Maria': 9}, 'nota 2': {
    'Pepito': 7, 'Juanita': 8, 'Maria': 9}, 'disciplina': {'Pepito': 4,
    'Juanita': 9, 'Maria': 2}}
notas = pd.DataFrame(datos)
condicion_nota = notas['nota 1'] <= 7
condicion_nota_dos = notas['nota 2'] <= 7
condicion_disc = notas['disciplina'] <= 7
mayores_siete_completo = notas.loc[condicion_nota]
mayores_siete = notas.loc[condicion_nota, ['nota 1']]
pasaron = notas.loc[condicion_nota][condicion_disc][condicion_nota_dos]
notas.loc['Maria', 'disciplina'] = 7
notas.loc[:, 'disciplina'] = 7
promedio_nota_uno = (notas['nota 1'][0] + notas['nota 1'][1] + notas[
    'nota 1'][2]) / 3
promedio_nota_dos = (notas['nota 2'][0] + notas['nota 2'][1] + notas[
    'nota 2'][2]) / 3
promedio_disciplina = (notas['disciplina'][0] + notas['disciplina'][1] +
    notas['disciplina'][2]) / 3
promedio_general = (promedio_nota_uno + promedio_nota_dos + promedio_disciplina
    ) / 3

<mask token>
import pandas as pd
path_guardado = (
    'C:/Users/migue/OneDrive/Documentos/EPN/Sexto Semestre/Desarrollo web con python/Github/py-reina-gamboa-miguel-esteban/04 - Pandas/data/artwork_data.pickle'
    )
df = pd.read_pickle(path_guardado)
filtrado_horizontal = df.loc[1035]
print(filtrado_horizontal)
print(filtrado_horizontal['artist'])
print(filtrado_horizontal.index)
serie_vertical = df['artist']
print(serie_vertical)
print(serie_vertical.index)
print(df[['artist']])
df_1035 = df[df.index == 1035]
segundo = df.loc[1035]
segundo = df.loc[[1035, 1036]]
segundo = df.loc[3:5]
segundo = df.loc[df.index == 1035]
segundo = df.loc[1035, 'artist']
segundo = df.loc[1035, ['artist', 'medium']]
tercero = df.iloc[0]
tercero = df.iloc[[0, 1]]
tercero = df.iloc[0:10]
tercero = df.iloc[df.index == 1035]
tercero = df.iloc[0:10, 0:4]
datos = {'nota 1': {'Pepito': 7, 'Juanita': 8, 'Maria': 9}, 'nota 2': {
    'Pepito': 7, 'Juanita': 8, 'Maria': 9}, 'disciplina': {'Pepito': 4,
    'Juanita': 9, 'Maria': 2}}
notas = pd.DataFrame(datos)
condicion_nota = notas['nota 1'] <= 7
condicion_nota_dos = notas['nota 2'] <= 7
condicion_disc = notas['disciplina'] <= 7
mayores_siete_completo = notas.loc[condicion_nota]
mayores_siete = notas.loc[condicion_nota, ['nota 1']]
pasaron = notas.loc[condicion_nota][condicion_disc][condicion_nota_dos]
notas.loc['Maria', 'disciplina'] = 7
notas.loc[:, 'disciplina'] = 7
promedio_nota_uno = (notas['nota 1'][0] + notas['nota 1'][1] + notas[
    'nota 1'][2]) / 3
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    'nota 2'][2]) / 3
promedio_disciplina = (notas['disciplina'][0] + notas['disciplina'][1] +
    notas['disciplina'][2]) / 3
promedio_general = (promedio_nota_uno + promedio_nota_dos + promedio_disciplina
    ) / 3

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Aug 11 07:58:19 2020

@author: migue
"""


import pandas as pd 

path_guardado = "C:/Users/migue/OneDrive/Documentos/EPN/Sexto Semestre/Desarrollo web con python/Github/py-reina-gamboa-miguel-esteban/04 - Pandas/data/artwork_data.pickle"

df = pd.read_pickle(path_guardado)

filtrado_horizontal = df.loc[1035] # Serie

print(filtrado_horizontal)

print(filtrado_horizontal['artist'])

print(filtrado_horizontal.index)

serie_vertical = df['artist']

print(serie_vertical)

print(serie_vertical.index)

print(df[['artist']])

# Filtrado por indice

df_1035 = df [df.index == 1035]

segundo = df.loc[1035] #Flitrar por indice (1)
segundo = df.loc[[1035, 1036]] # Filtrar por arr indices
segundo = df.loc[3:5] # Filtrando desdex indice hasta indice
segundo = df.loc[df.index == 1035] #filtrar po arreglo -> T or F
segundo = df.loc[1035, 'artist'] # 1 Indice
segundo = df.loc[1035, ['artist', 'medium']] #Varios indices

#print(df.loc[0]) # Indice dentro del DataFrame
#print(df[0])  #Indice dentro del DataFrame

#iloc -> acceder grupo filas y columnas - indices en 0

tercero = df.iloc[0]
tercero = df.iloc[[0, 1]]
tercero = df.iloc[0: 10]
tercero = df.iloc[df.index == 1035]
tercero = df.iloc[0: 10, 0: 4] # Filtrado indices por rango de indices 0: 4

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datos = {
    "nota 1": {
        "Pepito":7,
        "Juanita":8,
        "Maria":9
        },
    "nota 2": {
        "Pepito":7,
        "Juanita":8,
        "Maria":9
        },
    "disciplina": {
        "Pepito":4,
        "Juanita":9,
        "Maria":2
        }
    }

notas = pd.DataFrame(datos)

condicion_nota = notas["nota 1"] <= 7
condicion_nota_dos = notas["nota 2"] <= 7
condicion_disc = notas["disciplina"] <= 7

mayores_siete_completo = notas.loc[condicion_nota]
mayores_siete = notas.loc[condicion_nota, ["nota 1"]]
pasaron = notas.loc[condicion_nota][condicion_disc][condicion_nota_dos]

notas.loc["Maria", "disciplina"] = 7
notas.loc[:, "disciplina"] = 7

########################## Promedio de las tres notas.########################

promedio_nota_uno = (notas["nota 1"][0] + notas["nota 1"][1] + notas["nota 1"][2]) / 3
promedio_nota_dos = (notas["nota 2"][0] + notas["nota 2"][1] + notas["nota 2"][2]) / 3
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promedio_general = (promedio_nota_uno + promedio_nota_dos + promedio_disciplina) / 3

##############################################################################

