¡Conoce otros proyectos de este curso!

El método open() es un generador, entender los métodos:
read()
readline()
readlines()
y cómo operan sobre el archivo .csv que es lo mismo que .txt
y sobre esto aplicar la comprehension, las filter() y map()
es todo lo que hay qué saber para dominar los datos estructurados.
Claro que con las expresiones regulares se reducen las líneas de código pero, creo que es más difícil escalar sus aplicaciones. Larga vida a Platzi

Genial conocer implementaciones de otros estudiantes de lo aprendido en este curso!
Fue muy enriquecedor y productivo, ahora a implementarlo en todos los ámbitos que se nos pueda ocurrir!

El enlace de Gráfica de sistemas operativos ya no está disponible 😦

Excelentes proyectos

genial…!

# Importar las bibliotecas necesarias
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Leer el archivo CSV con datos de población mundial
df = pd.read_csv('world_population.csv')

# Solicitar al usuario que ingrese el nombre del país
while True:
    nombre_pais = input("Ingrese el nombre del país: ")

    # Verificar si el país está en el DataFrame
    if nombre_pais in df["Country"].values:
        break  # Salir del bucle si el país es válido
    else:
        print("¡País no encontrado! Por favor, ingrese un país válido.")

# Especificar el nuevo orden de las columnas invirtiendo la lista original
desired_order = [
    '1970 Population', 
    '1980 Population', 
    '1990 Population', 
    '2000 Population', 
    '2010 Population', 
    '2015 Population', 
    '2020 Population', 
    '2022 Population'
]
data = df.loc[df["Country"] == nombre_pais, desired_order]

# Crear un gráfico de barras con los datos seleccionados
# Añadir width para especificar el ancho de las barras
plt.bar(data.columns, data.values[0], width=0.6)  

# Configurar el tamaño de la figura
plt.rcParams['figure.figsize'] = (5, 4)  # Ajustar el tamaño según sea necesario

# Rotar las etiquetas del eje x para mejorar la legibilidad
# Cambiar las etiquetas del eje x
nuevas_etiquetas = ['1970', '1980', '1990', '2000', '2010', '2015', '2020', '2022']
plt.xticks(data.columns, nuevas_etiquetas, rotation=45)

# Marcar el eje y con líneas punteadas para indicar el tamaño de la población
for columna, valor_poblacion in zip(data.columns, data.values[0]):
    plt.axhline(
        y=valor_poblacion, 
        color='gray', 
        linestyle='--', 
        linewidth=0.8)
    
    plt.text(
        columna, 
        valor_poblacion, 
        f'{valor_poblacion:,}', 
        va='bottom', ha='right', 
        fontsize=8, color='black'
    )

# Agregar el nombre del país al gráfico
plt.text(
    0.5, 
    1.1, 
    f'País: {nombre_pais}', 
    transform=plt.gca().transAxes, 
    ha='center', 
    va='center', 
    fontsize=20, 
    color='black'
)


# Mostrar el gráfico
plt.show()

PROYECTO “menú selector de filas y columnas para cualquier archivo”

import csv


def leer(path):
  with open(path, "r") as archivo_csv:
    texto = csv.reader(archivo_csv, delimiter = ",")
    cabecera_de_titulos = next(texto)
    lista_de_numeros = ["NUMEROS"] #7
    lista_de_titulos = ["TITULOS"] #7
    numero = 0
    ################# CABECERA TITULO
    for fila in  (cabecera_de_titulos):
      numero += 1
      lista_de_numeros.append(numero)
      lista_de_titulos.append(fila.split(" ")[0].capitalize())   
    espacio_de_numeros = (max(len(str(numeros)) for numeros in lista_de_numeros)) # 7
    espacio_de_titulos = (max(len(titulos) for titulos in lista_de_titulos)) # 9
    print("ruta ",path)
    ################# CABECERA FILA
    seleccion = True
    mensaje = "Número o Texto "
    while seleccion:
      print(" ","=" * (4 +( espacio_de_numeros + espacio_de_titulos)))# ARRIBA  
      for fila in range(len(lista_de_titulos)):
        print(f"  |{str(lista_de_numeros[fila]).center(espacio_de_numeros)}|{str(lista_de_titulos[fila]).center(espacio_de_titulos + 2)}|")
      print(" ","=" * (4 +( espacio_de_numeros + espacio_de_titulos)))# ABAJOt()
      ################# SELECCION  
      cabecera = " "
      opcion = input(mensaje,) 
      if opcion:
        try:
          if opcion.capitalize() in lista_de_titulos:  
            opcion = lista_de_titulos.index(opcion.capitalize())
            cabecera = (lista_de_titulos[opcion]).upper()
            break
          if int(opcion) in lista_de_numeros: 
            cabecera = (lista_de_titulos[int(opcion)]).upper()
            break
        except ValueError:
          print("No valido ")
   ################ CABECERA COLUM         
  with open(path, "r") as archivo_csv:
    texto = csv.reader(archivo_csv, delimiter = ",")
    lista_de_filas = lista_de_columnas = []  
    for lista_de_filas in texto: 
      lista_de_columnas.append(lista_de_filas[int(opcion)-1])
    lista_de_columnas.pop(0)
    lista_de_columnas.insert(0,cabecera) 
    espacio_de_columnas = (max(len(columna) for columna in lista_de_columnas))# 9
      
    print(" ","=" * (4 +(espacio_de_columnas)))# ARRIBA
    for numero_de_columnas in lista_de_columnas:
      print(f"  |{numero_de_columnas.center(espacio_de_columnas + 2)}|")
    print(" ","=" * (4 +(espacio_de_columnas)))# ABAJOt()


leer("dat/datos.csv")

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