ejercicio resuelto

funciones.py

@@ -0,0 +1,105 @@
+import csv
+
+# Función para leer el archivo CSV y cargar los datos en una lista de diccionarios
+def read_data(data_file):
+    with open(data_file, 'r') as file:
+        reader = csv.DictReader(file)
+        data = [dict(row) for row in reader]
+    return data
+
+# Función para obtener todos los estudiantes que pertenezcan a una ciudad dada
+def get_students_from_city(data,city):
+   estudiantes = [estudiante for estudiante in data if estudiante['ciudad']==city]
+   print(estudiantes)
+   return estudiantes
+
+# Función para obtener todos los estudiantes que vivan en un país dado
+def get_students_from_country(data,country):
+   estudiantes = [estudiante for estudiante in data if estudiante['pais']==country]
+   print(estudiantes)
+   return estudiantes
+
+# Función para obtener todos los estudiantes que estén dentro del rango de edades dado
+def get_students_in_age_range(data,min_age, max_age):
+    estudiantes = [estudiante for estudiante in data if min_age<= estudiante['edad'] <= max_age]
+    print(estudiantes)
+    return estudiantes
+
+# Función para obtener todas las ciudades de residencia de los estudiantes
+def get_cities(data):
+    ciudades = {estudiante['ciudad'] for estudiante in data}
+    print(ciudades)
+    return ciudades
+
+# Función para calcular la edad promedio por carrera
+def age_average_by_career(data):
+    edades_por_carrera = {}
+    cantidad_por_carrera = {}
+    for estudiante in data:
+        carrera = estudiante['carrera']
+        edad = int(estudiante['edad'])
+        edades_por_carrera[carrera] = edades_por_carrera.get(carrera, 0) + edad
+        cantidad_por_carrera[carrera] = cantidad_por_carrera.get(carrera, 0) + 1
+    edad_promedio_por_carrera = {carrera: edades_por_carrera[carrera] / cantidad_por_carrera[carrera] for carrera in edades_por_carrera}
+    print(edad_promedio_por_carrera)
+    return edad_promedio_por_carrera
+
+# Función para Indicar por carrera si el estudiante está por encima o por debajo del promedio de edad.
+def above_or_below_average(data):
+    estudiantes_por_carrera = {}
+    for estudiante in data:
+        carrera = estudiante['carrera']
+        estudiantes_por_carrera.setdefault(carrera, []).append(estudiante)
+
+    estudiantes_por_encima = {}
+    estudiantes_por_debajo = {}
+    for carrera, estudiantes in estudiantes_por_carrera.items():
+        estudiantes_por_encima[carrera] = []
+        estudiantes_por_debajo[carrera] = []
+        edad_promedio = age_average_by_career(estudiantes)
+        for estudiante in estudiantes:
+            if int(estudiante['edad']) < edad_promedio[carrera]:
+                estudiantes_por_debajo[carrera].append(estudiante)
+            else:
+                estudiantes_por_encima[carrera].append(estudiante)
+    print("# \n# \n#\n")
+    print('estudiantes por encima del promedio por carrera:\n')
+    print(estudiantes_por_encima)
+    print("# \n# \n#\n")
+    print('estudiantes por debajo del promedio por carrera:\n')
+    print(estudiantes_por_debajo)
+    return estudiantes_por_encima, estudiantes_por_debajo
+
+# Función para agrupar los estudiantes en diferentes rangos de edad
+def group_students_by_age_range(data):
+    estudiantes_por_rango = {
+        '18-25': [],
+        '26-35': [],
+        'mayores de 35': []
+    }
+
+    for estudiante in data:
+        edad = int(estudiante['edad'])
+        if 18 <= edad <= 25:
+            estudiantes_por_rango['18-25'].append(estudiante)
+        elif 26 <= edad <= 35:
+            estudiantes_por_rango['26-35'].append(estudiante)
+        else:
+            estudiantes_por_rango['mayores de 35'].append(estudiante)
+    for range in estudiantes_por_rango:
+        print(range)
+        print(estudiantes_por_rango[range])
+        print('####################################################\n')
+    return estudiantes_por_rango
+
+# Función para obtener la ciudad con la mayor variedad de carreras universitarias entre los estudiantes
+def get_city_with_greatest_variety(data):
+    ciudades_carreras = {}
+    for estudiante in data:
+        ciudad = estudiante['ciudad']
+        carrera = estudiante['carrera']
+        ciudades_carreras.setdefault(ciudad, set()).add(carrera)
+
+    ciudad_con_mayor_variedad = max(ciudades_carreras, key=lambda ciudad: len(ciudades_carreras[ciudad]))
+    print(ciudad_con_mayor_variedad)
+    return ciudad_con_mayor_variedad

main.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+from funciones import *
+
+def menu():
+    data = read_data('data.csv')
+    option = "no option selected"
+    while option != 9:
+        print('MENU DE OPCIONES')
+        print('1) Obtener todos los estudiantes que pertenezcan a una ciudad dada.')
+        print('2) Obtener todos los estudiantes que vivan en un país dado.')
+        print('3) Obtener todos los estudiantes que estén dentro del rango de edades dado.')
+        print('4) Obtener todas las ciudades de residencia de los estudiantes.')
+        print('5) Identificar la edad promedio por carrera.')
+        print('6) Indicar por carrera si el estudiante está por encima o por debajo del promedio de edad.')
+        print('7) Agrupa los estudiantes en diferentes rangos de edad (18-25, 26-35, mayores de 35).')
+        print('9) SALIR')
+        option = int(input("Ingrese el número de la opción que desea ejecutar: "))
+        if option == 1:
+            city = input('Ingrese la ciudad que quiere buscar: ')
+            get_students_from_city(data, city)
+        elif option == 2:
+            country = input('Ingrese el pais que quiere buscar: ')
+            get_students_from_country(data, country)
+        elif option == 3:
+            min_age = input('Ingrese la edad minima: ')
+            max_age = input('Ingrese la edad maxima: ')
+            get_students_in_age_range(data, min_age,max_age)
+        elif option == 4:
+            get_cities(data)
+        elif option == 5:
+            age_average_by_career(data)
+        elif option == 6:
+            above_or_below_average(data)
+        elif option == 7:
+            group_students_by_age_range(data)
+        elif option == 8:
+            get_city_with_greatest_variety(data)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+        menu()