Por si se les presenta una serie de advertencias de numpy como me paso, le dejo un código que tal vez no es el mejor pero me ayudo a eliminar la gran cantidad de advertencias.
number_samples = 1000
sample_size = 35
np.random.seed(42)
# definimos el DataFrame en blanco con su tamaño definido
samples_df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, sample_size, size =(sample_size, number_samples)))
# Le asignamos nombres a las columnas.
col_names = []
for i in range(1, number_samples + 1):
col_names.append(f"sample_{i}")
samples_df.columns = col_names
for i in range(1, number_samples + 1):
sex_numeric_sample = sex_numeric.sample(sample_size, replace=True).to_numpy()
sample_name = f"sample_{i}"
samples_df[sample_name] = sex_numeric_sample
male_population_mean = samples_df.mean().mean()
print(f"El porcentaje estimado de pingüinos machos en la población es: {male_population_mean * 100:.4f}%")
