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<!DOCTYPE html>
<html>
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<title>Actividad 2 — Introducción a python</title>
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<h1 class="site-logo" id="site-title">Introducción a python</h1>
</a>
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<li class="toctree-l1">
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Python para Ingeniería Comercial
</a>
</li>
</ul>
<ul class="nav sidenav_l1">
<li class="toctree-l1">
<a class="reference internal" href="About_python.html">
Clase 2: About Python
</a>
</li>
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Clase 3-4: lo básico
</a>
</li>
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Clase 5-6: lo básico (continuación)
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Actividad
</a>
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Clase 7-8
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Clase 9-10: Funciones, diccionarios y condicionales
</a>
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Actividad 1
</a>
</li>
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Clase 11-12: Introducción a los gráficos
</a>
</li>
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Clase 13: introducción a los datos
</a>
</li>
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Clase 14: continuación con los datos
</a>
</li>
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Clase 15: gráficos
<em>
pro
</em>
con
<code class="docutils literal notranslate">
<span class="pre">
Plotly
</span>
</code>
</a>
</li>
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Actividad
</a>
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Clase 17: Introducción al análisis de texto (text mining)
</a>
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Clase 18: Introducción al uso de clases
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Clase 19: Scipy y computación numérica
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Clase 20: Regresiones
</a>
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<div>
<div class="section" id="actividad-2">
<h1>Actividad 2<a class="headerlink" href="#actividad-2" title="Permalink to this headline">¶</a></h1>
<p><strong>Instrucciones:</strong></p>
<ul class="simple">
<li><p>Cada pregunta la debe responder en una celda diferente (en total 4 celdas de código).</p></li>
<li><p>Antes de cada celda de código debe ir un <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">markdown</span></code> que muestre la pregunta que está respondiendo.</p></li>
<li><p>En la celda de código debe agregar un breve comentario de qué está haciendo.</p></li>
</ul>
<p>Revisar las bases y ver como vienen. Limpiar (en excel) para que sea sencillo importar los datos. Por ejemplo, en la base de EMPLEO las primeras 5 filas son celdas vacías o título de la hoja. Eso se puede borrar. Las columnas “C”, “E” y otras son columnas en blanco, eliminar para que no queden a la hora de importar. La fila 7 tiene un subtítulo “en miles” que no aporta, también se puede eliminar. La idea es que las bases queden sólo con las filas y columnas que va a importar a python.</p>
<p>Utilizando <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">pandas</span></code> importar las 4 bases, llamar: DF_IMACEC, DF_EMP, DF_IMP, DF_EXP. Limpiar para que se puedan trabajar (cambiar los nombres de variables, chequear el tipo de datos, revisar en qué fecha parten).</p>
<ol class="simple">
<li><p>Crear un DataFrame que tenga la variación porcentual anual de personas para las categorías independientes (total) y asalariados (total).</p></li>
<li><p>Usando el DataFrame del IMACEC, transponer para que las fechas queden en las filas y las categorías como columnas. Para esto puede usar la función de pandas <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">pivot_table</span></code>.</p></li>
<li><p>Al DF del punto 1), agregar la variación porcentual anual del <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">imacec</span></code> del punto 2), usando un <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">inner</span> <span class="pre">join</span></code>.</p></li>
<li><p>Utilizando <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">plotly</span></code>, crear un <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">subplot</span></code> que contenga:</p>
<ol class="simple">
<li><p>Gráfico con la variación anual de independientes, asalariados e IMACEC. Debe usar líneas, markes o dash para diferenciar las tres líneas.</p></li>
<li><p>Usando los DataFrame de exportaciones (EXP) e importaciones (IMP), crear un gráfico de <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">scatter</span></code> que tenga el total de exportaciones en el eje horizontal y el total de importaciones (CIF) en el vertical. Agregue al gráfico una línea de 45°.</p></li>
<li><p>Dentro de las exportaciones seleccione: total exportaciones, minería, agropecuario-silvícola y pesquero, industriales. Utilizando la primera fecha (enero-2009) como base 100, crear un mapa de calor que en el eje horizontal tenga las fechas y en el vertical las 4 categorías. Cambie la escala de colores (no utilizar el por defecto).</p></li>
</ol>
</li>
</ol>
<p>Cada gráfico debe tener un subtítulo, nombre de ejes y una leyenda -según corresponda-.
<em>hint: la clave es que ordene bien los datos antes del gráfico. Luego piense bien a qué debe llegar.</em></p>
<div class="cell docutils container">
<div class="cell_input docutils container">
<div class="highlight-ipython3 notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="kn">import</span> <span class="nn">pandas</span> <span class="k">as</span> <span class="nn">pd</span>
<span class="n">df</span> <span class="o">=</span> <span class="n">pd</span><span class="o">.</span><span class="n">read_excel</span><span class="p">(</span><span class="s2">"/home/felix/Dropbox/Computational_Economics/Intro_python/Data_SQL/imacec2.ods"</span><span class="p">)</span>
</pre></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="cell docutils container">
<div class="cell_input docutils container">
<div class="highlight-ipython3 notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="n">pd</span><span class="o">.</span><span class="n">pivot_table</span><span class="p">(</span><span class="n">df</span><span class="p">,</span> <span class="n">columns</span><span class="o">=</span><span class="s2">"Descripcion series"</span><span class="p">)</span>
</pre></div>
</div>
</div>
<div class="cell_output docutils container">
<div class="output text_html"><div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>Descripcion series</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1996-01-01</th>
<td>47.104201</td>
</tr>
<tr>
<th>1996-02-01</th>
<td>47.845904</td>
</tr>
<tr>
<th>1996-03-01</th>
<td>47.850285</td>
</tr>
<tr>
<th>1996-04-01</th>
<td>47.850344</td>
</tr>
<tr>
<th>1996-05-01</th>
<td>47.902395</td>
</tr>
<tr>
<th>...</th>
<td>...</td>
</tr>
<tr>
<th>2021-01-01</th>
<td>112.784887</td>
</tr>
<tr>
<th>2021-02-01</th>
<td>113.988091</td>
</tr>
<tr>
<th>2021-03-01</th>
<td>112.535383</td>
</tr>
<tr>
<th>2021-04-01</th>
<td>110.961629</td>
</tr>
<tr>
<th>2021-05-01</th>
<td>113.848748</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>305 rows × 1 columns</p>
</div></div></div>
</div>
</div>
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By Félix Ordóñez<br/>
© Copyright 2020.<br/>
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