Adding file management exercises

Author: valenfiumana

Exercises/05.md

@@ -106,7 +106,11 @@ numero2, raíz de número2
 ```
 #### Solucion
 ```python
-
+import math, csv
+with open('raices.csv', 'w') as f:
+    for i in range(1, 101):
+        f.write(str(i) + ', ' + str(math.sqrt(i)))
+        f.write('\n')
 ```
 ### Ejercicio 2
 #### Descripcion
@@ -121,6 +125,62 @@ Realizar:
 5. Crear un archivo, llamado 'palmeras.txt' que contenga todas las informaciones de los árboles de este tipo.
 #### Solucion
 ```python
+import csv
+with open('./Data/arbolado-en-espacios-verdes.csv', 'r', encoding='UTF8') as f:
+    filas = csv.reader(f)  # interpreta cada línea como una lista de valores
+    headers = next(filas)
+    lineas = []
+    for fila in filas:
+        lineas.append(fila)
+
+    # 1. Alturas segun especie
+    especie = input('Especie: ')
+    alturas = []
+    for linea in lineas:
+        if(linea[7]==especie):
+            h = int(linea[3])
+            if (h not in alturas):
+                alturas.append(h)
+    print(sorted(alturas))
+
+    # 2. Arbol más alto en CABA y en donde
+    maxH = 0
+    espacioVerde = ''
+    arbol = ''
+    for linea in lineas:
+        h = int(linea[3])
+        if(h > maxH):
+            maxH = h
+            espacioVerde = linea[10]
+            arbol = linea[7]
+    print(f'El arbol mas alto es {arbol} con {maxH} metros en el espacio verde {espacioVerde}')
+
+    # 3. Cantidad espacios verdes
+    cant = 0
+    espacios_verdes = []
+    for linea in lineas:
+        if(linea[10] not in espacios_verdes):
+            espacios_verdes.append(linea[10])
+            cant+=1
+    print(f'Hay {cant} espacios verdes')
+
+    #4. Guardar info palmeras
+    with open('palmeras.txt', 'w', encoding='UTF8') as file:
+        file.writelines(headers)
+        for linea in lineas:
+            if(linea[9]=='Palmera'):
+                file.writelines(linea)
+                file.write('\n')
+
+
+with open('palmeras.txt', 'r', encoding='UTF8') as file:
+    filas = csv.reader(file)  # interpreta cada línea como una lista de valores
+    headers = next(filas)
+    lineas = []
+    for fila in filas:
+        lineas.append(fila)
+    print(lineas[0])
+    print(lineas[1])
 
 ```
 ### Ejercicio 3
@@ -154,16 +214,23 @@ Si no encontrás ninguna que sea perfecta o que no se ajuste en forma ideal a lo
 * Cuál es el principal municipio productor de Ajo en la Provincia? y cuál fue el año de mayor superficie sembrada? Y el año de mayor rendimiento?
 * Repetí el punto ii para todos los cultivos. Cuáles son los mejores años en la Provincia? Coinciden para todos los cultivos?
 #### Solucion
-```python
+[Abrir solución](../Semanas/Week%2005/3_acciones_uva.py)
 
-```
 ### Ejercicio 
 #### Descripcion
+La página de datos abiertos de la Provincia de Buenos Aires lista varios datasets de interés en diversas áreas.
+En particular, uno de estos datasets contiene datos históricos con detalles de los cultivos en la provincia por campaña y municipio (ver [Estimaciones agrícolas](../Data/estimaciones-agricolas-PBA-1969-2022.csv)). 
+<br> a. <t> Escribí código que te permita leer este archivo y explorarlo
+<br> b. <t> Escribí código que te permita leer todos los datos (filas) de la planilla, almacenando los valores (columnas) en alguna estructura de datos de Python (dict, lista, tupla, set) que te parezca la más apropiada para responder las consultas que vienen a continuación. Explicá y fundamentá tu elección.  
+Si no encontrás ninguna que sea perfecta o que no se ajuste en forma ideal a lo que necesitás, discutilo y sugerí que cambios harias (en los datos) para poder operar más facilmente con la estructura de Python que elegiste.
+<br>Consultas:
+<br> i. <t> Cuántos tipos de cultivos diferentes hay registrados en la Provincia de Buenos Aires?
+<br> ii. <t>  Cuál es el principal municipio productor de Ajo en la Provincia? y cuál fue el año de mayor superficie sembrada? Y el año de mayor rendimiento?
+<br> iii. <t>  Repetí el punto ii para todos los cultivos. Cuáles son los mejores años en la Provincia? Coinciden para todos los cultivos?
 
 #### Solucion
-```python
-
-```
+[Solución 1](./Week%2005/4_cultivos.py)
+[Solución 2](./Weeks/Week%2005/4_cultivos_forma2.py)
 ### Ejercicio 
 #### Descripcion
 

Exercises/Weeks/Week 05/3_acciones_uva.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+import csv
+
+with open('../../../Data/portafolio_juan.csv', 'r', encoding='UTF8') as f:
+    filas = csv.reader(f)
+    keys = next(filas)  # headers
+    acciones = []
+    for fila in filas:
+        # a. lista de diccionarios
+        acciones.append(dict(zip(keys, fila)))
+    print(acciones)
+
+    # b. precio y cantidad acciones
+    costo_compra = 0
+    valor_actual = 0
+    for accion in acciones:
+        valor_actual += int(accion['cantidad']) * float(accion['precio_actual'])
+        costo_compra += int(accion['cantidad']) * float(accion['precio_compra'])
+    resumen = valor_actual - costo_compra
+    if (resumen > 0):
+        print(f'Juan tiene una ganancia de ${round(resumen, 2)}')
+    else:
+        print(f'Juan tiene una perdida de ${round(resumen, 2)}')
+
+# c. diccionario con los valores diarios de las UVA
+with open('../../../Data/cer-uva-uvi-diarios.csv', 'r', encoding='UTF8') as f:
+    filas = csv.reader(f)
+    encabezados = next(filas)
+    valores_uva = {}
+    index_fecha = encabezados.index("indice_tiempo")
+    index_uva = encabezados.index("uva_diario")
+    for fila in filas:
+        print(fila)
+        valores_uva[fila[index_fecha]] = fila[
+            index_uva]  # Al diccionario valores_uva le agrego un la fecha como clave (key) y el valor de la UVA correrspondiente como valor (value)
+    print(valores_uva)
+
+    # d. Calculá cuantas UVAs podría haber adquirido Juan gastando el mismo dinero que usó en las acciones
+    cantidad_uvas = 0
+    valor_actual_uvas = 0
+    for accion in acciones:
+        cantidad_uvas_dia = float(accion["precio_compra"]) * float(accion["cantidad"]) / float(
+            valores_uva[accion["fecha"]])
+        cantidad_uvas += cantidad_uvas_dia
+        valor_actual_uvas += 208.99 * cantidad_uvas_dia
+
+    diferencia_portafolios = valor_actual_uvas - valor_actual
+
+    print(
+        f"Si hubiera comprado {int(cantidad_uvas)} UVAs hubiera obtenido un portafolio de {round(valor_actual_uvas, 2)}, mientras que el portafolio de acciones fue de {round(valor_actual_acciones, 2)}.")
+
+    if diferencia_portafolios > 0:
+        print(f"La opción que más rindió fue invertir en UVAs por {round(diferencia_portafolios, 2)}")
+    elif diferencia_portafolios < 0:
+        print(f"La opción que más rindió fue invertir en acciones por {round(-diferencia_portafolios, 2)}")

Exercises/Weeks/Week 05/4_cultivos.py

@@ -0,0 +1,75 @@
+import csv
+
+with open("../../../Data/estimaciones-agricolas-PBA-1969-2022.csv") as f:
+    filas = csv.reader(f)
+    encabezados = next(filas)
+    datos = []
+    for fila in filas:
+        datos.append(fila)
+
+print(encabezados)
+print(datos[0])
+print(len(datos))
+
+# i. Cuántos tipos de cultivos diferentes hay registrados en la Provincia de Buenos Aires?
+cultivos = []
+for fila in datos:
+    cultivos.append(fila[1])
+
+cultivos_unicos = set(cultivos) # Convertir lista en conjunto para obtener cultivos únicos
+
+num_cultivos = len(cultivos_unicos) # Calcular longitud para obtener número de cultivos diferentes
+print(f'Hay {num_cultivos} tipos de cultivos diferentes registrados en la Provincia de Buenos Aires.')
+
+
+# ii. Cuál es el principal municipio productor de Ajo en la Provincia?
+# y cuál fue el año de mayor superficie sembrada? Y el año de mayor rendimiento?
+mayor_superficie_sembrada = None
+mayor_rendimiento = None
+
+for fila in datos:
+    if fila[1] == 'Ajo':
+        # Encontrar la fila con la mayor superficie sembrada
+        if mayor_superficie_sembrada is None or float(fila[6]) > float(mayor_superficie_sembrada[6]):
+            mayor_superficie_sembrada = fila
+        # Encontrar la fila con el mayor rendimiento
+        if mayor_rendimiento is None or float(fila[9]) > float(mayor_rendimiento[9]):
+            mayor_rendimiento = fila
+
+print(mayor_superficie_sembrada,mayor_rendimiento)
+municipio = mayor_superficie_sembrada[5] # municipio de mayor superficie sembrada
+anio_superficie = mayor_superficie_sembrada[3] # campaña de mayor superficie sembrada
+anio_rendimiento = mayor_rendimiento[3] # campaña del mayor rendimiento
+
+print(f'El principal municipio productor de Ajo en la Provincia es {municipio} y el año de mayor superficie sembrada fue en {anio_superficie}.')
+print(f'El año de mayor rendimiento para el cultivo de Ajo fue en {anio_rendimiento}.')
+
+# iii. Repetí el punto ii para todos los cultivos.
+# Cuáles son los mejores años en la Provincia? Coinciden para todos los cultivos?
+# Para repetir la consulta ii para todos los cultivos, podemos utilizar un bucle
+# que recorra todos los cultivos y luego dentro de ese bucle aplicar la misma lógica que en la consulta ii.
+
+mejor_superficie_sembrada = {}
+mejor_rendimiento = {}
+
+for cultivo in cultivos_unicos:
+    mayor_superficie_sembrada = None
+    mayor_rendimiento_cultivo = None
+
+    for fila in datos:
+        if fila[1] == cultivo:
+            # Encontrar la fila con la mayor superficie sembrada
+            if mayor_superficie_sembrada is None or float(fila[6]) > float(mayor_superficie_sembrada[6]):
+                mayor_superficie_sembrada = fila
+            # Encontrar la fila con el mayor rendimiento
+            if mayor_rendimiento_cultivo is None or float(fila[9]) > float(mayor_rendimiento_cultivo[9]):
+                mayor_rendimiento_cultivo = fila
+    # Guardar la información del mejor año para este cultivo
+    mejor_superficie_sembrada[cultivo] = mayor_superficie_sembrada[3]
+    mejor_rendimiento[cultivo] = mayor_rendimiento_cultivo[3]
+
+print('Los mejores años para cada cultivo son:')
+for cultivo in cultivos_unicos:
+    print(f'{cultivo:<20} Superficie sembrada - {mejor_superficie_sembrada[cultivo]:<20} Rendimiento - {mejor_rendimiento[cultivo]}')
+
+

Exercises/Weeks/Week 05/4_cultivos_forma2.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+# Otra forma de resolverlo podria ser crear un diccionario por cultivo y guardar todas las informaciones relevantes
+# en una lista de diccionarios. De esta forma, podemos acceder a las informaciones por el nombre de las columnas
+# y no necesitamos conocer los indices.
+# Nota: este ejercicio se puede resolver con Pandas, en la semana 8 veremos Pandas!
+import csv
+
+with open("../../../Data/estimaciones-agricolas-PBA-1969-2022.csv") as f:
+    filas = csv.reader(f)
+    encabezados = next(filas)
+    datos = []
+    for fila in filas:
+        datos.append(fila)
+    # Crear un diccionario con los datos agrupados por tipo de cultivo
+    datos_por_cultivo = {}
+    for fila in datos:
+        cultivo = fila[1]
+        if cultivo not in datos_por_cultivo:
+            datos_por_cultivo[cultivo] = []
+        datos_por_cultivo[cultivo].append(dict(zip(encabezados[2:10],fila[2:10])))
+    print(datos_por_cultivo['Ajo'])
+
+    # i: contar los tipos de cultivos diferentes
+    num_cultivos = len(datos_por_cultivo)
+    print(f'Hay {num_cultivos} tipos de cultivos diferentes registrados en la Provincia de Buenos Aires.')
+
+    #ii: encontrar el principal municipio productor de Ajo y los años de mayor superficie sembrada y rendimiento
+    cultivo_ajo = 'Ajo'
+    mayor_superficie_sembrada_ajo = None
+    mayor_rendimiento_ajo = None
+    municipio_productor_ajo = None
+
+    for fila in datos_por_cultivo[cultivo_ajo]:
+    # ATENCION:  Por como está construido el archivo, cuando hacemos en encabezado superficie_sembrada queda con
+    # espacio a mas, y por eso no funciona... hay que llamarla así: 'superficie_sembrada ' y no 'superficie_sembrada'
+    # porque no es la misma cadena.
+        if mayor_superficie_sembrada_ajo is None or float(fila['superficie_sembrada ']) > float(mayor_superficie_sembrada_ajo['superficie_sembrada ']):
+            mayor_superficie_sembrada_ajo = fila
+            municipio_productor_ajo = fila['municipio_nombre']
+        if mayor_rendimiento_ajo is None or float(fila['rendimiento']) > float(mayor_rendimiento_ajo['rendimiento']):
+            mayor_rendimiento_ajo = fila
+    print(f'El principal municipio productor de {cultivo_ajo} en la Provincia es {municipio_productor_ajo}.')
+    print(f'El año de mayor superficie sembrada fue {mayor_superficie_sembrada_ajo["campania_nombre"]}.')
+    print(f'El año de mayor rendimiento fue {mayor_rendimiento_ajo["campania_nombre"]}.')
+
+
+    # Consulta iii: encontrar los mejores años para cada cultivo
+    mejor_superficie_sembrada = {}
+    mejor_rendimiento = {}
+    for cultivo in datos_por_cultivo:
+        mayor_superficie_sembrada = None
+        mayor_rendimiento_cultivo = None
+        for fila in datos_por_cultivo[cultivo]:
+            if mayor_superficie_sembrada is None or float(fila['superficie_sembrada ']) > float(mayor_superficie_sembrada['superficie_sembrada ']):
+                mayor_superficie_sembrada = fila
+            if mayor_rendimiento_cultivo is None or float(fila['rendimiento']) > float(mayor_rendimiento_cultivo['rendimiento']):
+                mayor_rendimiento_cultivo = fila
+        mejor_superficie_sembrada[cultivo] = mayor_superficie_sembrada['campania_nombre']
+        mejor_rendimiento[cultivo] = mayor_rendimiento_cultivo['campania_nombre']
+    print('Los mejores años para cada cultivo son:')
+    for cultivo in mejor_superficie_sembrada:
+        print(f'{cultivo:<20} Superficie sembrada - {mejor_superficie_sembrada[cultivo]:<20} Rendimiento - {mejor_rendimiento[cultivo]}')
+