#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[1]:


34 * 34


# In[2]:


23 + 45


# In[3]:


2 ** 3


# In[4]:


x = 23
y = 45


# In[5]:


x * y


# In[6]:


import pandas as pd
import numpy as np


# In[7]:


pd.__version__


# In[8]:


np.__version__


# In[9]:


sr = pd.Series([5,6,7,8,9])


# In[10]:


sr


# In[11]:


sr.values


# In[12]:


sr.index


# In[13]:


sr.shape


# In[14]:


sr[2]


# In[15]:


sr[[0,2,4]]


# In[16]:


sr = pd.Series([10, 9 ,8 ,7 ,6 ,5], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])


# In[17]:


sr


# In[18]:


sr['d']


# In[19]:


sr['b' : 'e']


# In[20]:


#DICCIONARIO
dict_datos = { 'uno':1, 'dos':2, 'tres':3 }


# In[21]:


pd.Series ( dict_datos )


# In[22]:


#DATAFRAME
import pandas as pd
import numpy as np


# In[23]:


dict_datos = { 'UNO':[ 1,2,3 ], 'DOS':[ 4,5,6 ], 'TRES':[ 7,8,9 ] } 
dict_datos


# In[24]:


df = pd.DataFrame( dict_datos )
df


# In[25]:


dict_covid = {
'casos': [90802, 30555, 26560, 14521, 9924, 8065, 7071, 6275, 5195, 4614, 3651, 3444, 2988, 2795, 2234],
'decesos': [1016,403,98,447,122,256,3,151,61,4,90,85,2,85,32],
'poblacion':[1366417756,329064917,46937060,211049519,44780675,50339443,67012883,32510462,145872260,127575529,39309789,270625567,66647112,108116622,36471766],
'continente':['Asia', 'America', 'Europe', 'America', 'America', 'America', 'Europe', 'America', 'Europe', 'America', 'Asia', 'Asia', 'Europe', 'Asia', 'Africa']
}
dict_covid


# In[26]:


df = pd.DataFrame ( dict_covid )
df


# In[27]:


df = pd.DataFrame ( dict_covid, index = ['India', 'United_States_of_America', 'Spain', 'Brazil', 'Argentina', 'Colombia', 'France', 'Peru', 'Russia', 'Mexico', 'Iraq', 'Indonesia', 'United_Kingdom', 'Philippines', 'Morocco'] ) 
df


# In[28]:


df.index


# In[29]:


df.columns


# In[30]:


df.values


# In[31]:


df['casos']


# In[32]:


df [[ 'casos', 'decesos', 'poblacion' ]]


# In[33]:


df.loc ['Colombia', ['casos', 'decesos']] 


# In[34]:


df.loc [['Colombia', 'Iraq'],['casos', 'decesos']] 


# In[35]:


df ['casos'] > 5000


# In[36]:


df [df['casos'] > 5000 ]


# In[37]:


df [(df['casos'] > 5000) & (df ['decesos'] > 100)] 


# In[38]:


df.query( 'casos > 5000' )