Recuperatorio Segundo Parcial Pensamiento Computacional 2C 2025 Tema 2

Question 1

¿Cuál de las siguientes estructuras es un diccionario con todas sus claves tipo tupla?

Accepted Answer

```python
{(1,0,1): 'dos', (1,'uno'): 1, (1,0): (1,2)}
```

Question 2

¿Qué sentencia debería ir en la cláusula `except`? Se deben eliminar todos los elementos de la lista `numeros` (`numeros` puede tener hasta 100 elementos)

```python
numeros=[1,2,3,4,5]
i=100
while i>0:
    try:
        numeros.pop(0)
        i-=1
    except IndexError:
        ------  #Completar
print(numeros)
```

**Nota:** el método `pop()` permite eliminar el elemento de la posición que indica el argumento de una lista. Da `IndexError` cuando se intenta eliminar una posición que no existe.

Accepted Answer

```python
i=0
```

Question 3

¿Qué contenido tendrá la lista `bsas`?

```python
def sonBsAs(x):
    if x[0].lower()=='tango':
        resp=x[1][:10]+'-'+x[0].lower()
    else:
        resp='NO'
    return resp

canciones=[['Tango','Cambalache'],
           ['Cuarteto','Beso a Beso'],
           ['Cumbia','Bombón Asesino'],
           ['Tango','Sur'],['Tango','La Cumparsita'],
           ['Zamba','Luna Tucumana']]
bsas=list(map(sonBsAs,canciones))
```

Accepted Answer

```
['Cambalache-tango', 'NO', 'NO', 'Sur-tango', 'La Cumpars-tango', 'NO']
```

Question 4

¿Cuál de las sentencias propuestas va en el código utilizado para confeccionar el siguiente gráfico?

![Gráfico de horas trabajadas por día de la semana](/exam-images/pensamiento-computacional/balbiano/recuperatorio_segundo_parcial/2025-SEGUNDO_CUATRIMESTRE/tema_2/ej4-grafico.jpg)

Accepted Answer

```python
plt.plot(dias, horas_trabajadas, marker='o', linestyle='-', color='black')
```

Question 5

Dado el siguiente DataFrame `autos`:

```
     marca     modelo  color  automático
0   nissan      kicks  negro        True
1     ford     bronco  plata        True
2   nissan      kicks   rojo        None
3     ford  territory   azul        True
4 chevrolet      onix  plata       False
5   nissan   frontier blanco        None
```

¿Qué sentencia genera la siguiente salida?

```
color
azul      1
blanco    1
negro     1
plata     2
rojo      1
```

Accepted Answer

```python
print(autos.groupby('color')['marca'].count())
```

Question 6

Dados los archivos:

**lunes.txt**, contiene:
```
yoga 8 am
reunión grupo universidad 9:30 am
```

**martes.txt**, contiene:
```
gym 7:30 am
clase virtual 10 am
taller java 5 pm
```

¿Qué contendrá el archivo `semana.txt` al terminar la ejecución del siguiente programa?

```python
agendaLunes=open('lunes.txt')
lineas=agendaLunes.readlines()
agendaLunes.close()
agenda=open('semana.txt','w')
agenda.write('Lunes:
')
for lin in lineas:
    agenda.write(lin)
agendaMartes=open('martes.txt')
lineas=agendaMartes.readlines()
agendaMartes.close()
agenda.write('Martes:
')
for lin in lineas:
    agenda.write(lin)
agenda.close()
```

Accepted Answer

```
Lunes:
yoga 8 am
reunión grupo universidad 9:30 am
Martes:
gym 7:30 am
clase virtual 10 am
taller java 5 pm
```

Question 7

Si se espera la siguiente salida:

```
[['Tango', 'Cambalache'], ['Tango', 'Sur'], ['Tango', 'La Cumparsita']]
```

¿Cuál definición de `generos()` es la correcta para que el siguiente programa la muestre?

```python
canciones=[['Tango','Cambalache'],
           ['Cuarteto','Beso a Beso'],
           ['Cumbia','Bombón Asesino'],
           ['Tango','Sur'],
           ['Tango','La Cumparsita'],
           ['Zamba','Luna Tucumana']]
noBsAs=list(filter(generos,canciones))
print(noBsAs)
```

Accepted Answer

```python
def generos(x):
    if x[0]!='Tango':
        return False
    else:
        return True
```

Question 8

Dado el siguiente DataFrame `autos`:

```
     marca     modelo  color  automático
0   nissan      kicks  negro        True
1     ford     bronco  plata        True
2   nissan      kicks   rojo        None
3     ford  territory   azul        True
4 chevrolet      onix  plata       False
5   nissan   frontier blanco        None
```

¿Qué muestra por pantalla el siguiente `print()`?

```python
print(autos[(autos['automático'].isnull())|
            (autos['modelo']=='kicks')])
```

**Nota:** el operador `|` en pandas es el operador lógico de disyunción (como `or`).

Accepted Answer

```
   marca    modelo  color automático
0  nissan     kicks  negro       True
2  nissan     kicks   rojo       None
5  nissan  frontier blanco       None
```

Question 9

¿Qué contenido queda en `notas`?

```python
notas={'ana':[8,9.5,2,3,2],
       'ema':[10,10],
       'Luis':[2.5,3,3.5],
       'JUAN':[5,7.5]}
for alumno in notas:
    aplazos=[1,1.5,2,2.5,3,3.5]
    for num in aplazos:
        while num in notas[alumno]:
            notas[alumno].remove(num)
```

**Nota:** el método `remove()` quita de la lista la primera ocurrencia del argumento. Ej: `a=[11,2,3,2,10,2]`, `a.remove(2)` → `[11,3,2,10,2]`

Accepted Answer

```
{'ana': [8, 9.5], 'ema': [10, 10], 'Luis': [], 'JUAN': [5, 7.5]}
```

Ejercicio 1

Ejercicio 2

Ejercicio 3

Ejercicio 4

Ejercicio 5

Ejercicio 6

Ejercicio 7

Ejercicio 8

Ejercicio 9