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Fundamentos del Análisis de Datos con Python
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Cuestionario para la Parte III: Bibliotecas Básicas para el Análisis de Datos
Capítulo 5: Fundamentos de NumPy
Capítulo 6: Manipulación de Datos con Pandas
Capítulo 7: Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn
Clave de Respuestas
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Cuestionario para la Parte III: Bibliotecas Básicas para el Análisis de Datos

Clave de Respuestas

  1. b) Cálculo científico
  2. b) np.full((3,3), 7)
  3. b) DataFrame
  4. b) df.drop(columns=['Edad'])
  5. c) plt.plot()
  6. b) El color basado en una variable

Clave de Respuestas

  1. b) Cálculo científico
  2. b) np.full((3,3), 7)
  3. b) DataFrame
  4. b) df.drop(columns=['Edad'])
  5. c) plt.plot()
  6. b) El color basado en una variable

Clave de Respuestas

  1. b) Cálculo científico
  2. b) np.full((3,3), 7)
  3. b) DataFrame
  4. b) df.drop(columns=['Edad'])
  5. c) plt.plot()
  6. b) El color basado en una variable

Clave de Respuestas

  1. b) Cálculo científico
  2. b) np.full((3,3), 7)
  3. b) DataFrame
  4. b) df.drop(columns=['Edad'])
  5. c) plt.plot()
  6. b) El color basado en una variable
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