# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .py
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Python 3
#     language: python
#     name: python3
# ---

# + [markdown] id="view-in-github" colab_type="text"
# <a href="https://colab.research.google.com/github/hnmelo/MujeresDigitales/blob/main/Clase8_taller2_Opcional.ipynb" target="_parent"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a>

# + [markdown] id="uS5uoDJWiAvA"
# ## Taller opcional 2

# + [markdown] id="W4vZHp657u65"
# **Ejercicio 1**
#
# ---
# Se le pide a la analista realizar una estimación poblacional a partir de información descriptiva relevante sobre la población de los países en vía de desarrollo.
#
# Para ello de inicio se solicita que se cree una función que reciba como argumento una lista de listas con los siguientes datos:
#
# ```['Nombre del país', habitantes, área]```
#
#
# La función debe devolver el país con la población mas alta y el país con la densidad poblacional mas alta ( esto es ```habitantes / área```)
#
# Por ejemplo:
# Al llamar la función con los siguientes argumentos:
# ```poblacion([['Colombia', 8, 4], ['Peru', 3, 1]])```
#
# Debería devolver:
# ```
# Población más alta: Colombia
# Ddensidad poblacional mas alta: Peru
# ```

# + id="whhBFpdOC45W"
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['PAÍS','HABITANTES','ÁREA'], index=range(2))

# + id="rzWAfYdcQMq2"
datos=[['Colombia',8,4],['Peru',3,1]]


# + id="Wwf3RBbjEwAG" colab={"base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 317} outputId="0cb6d94d-dd59-4086-f69a-5a57657cfd1f"
def funcion(datos):
    densidad_poblacion = []
    poblacion = 0
    imprimir = []
    imprimir1 = []
    for x in datos:
        poblacion = x [1]/ x [2]
        densidad_poblacion.append(poblacion)
        densidad_poblacion.append(x[0])
    if densidad_poblacion[0,0] > densidad_poblacion[0,0]:
          imprimir.append(densidad_poblacion[0,1],densidad_poblacion[0,0])
    else:
            imprimir1 = densidad_poblacion[0,3] + densidad_poblacion[0,2]
            print(imprimir)


print(funcion(datos))


# + id="UGR5NtWSiAvJ" colab={"base_uri": "https://localhost:8080/"} outputId="5852371c-50ec-4cef-e948-10582d84c100"
# Definimos la función para hallar la densidad poblacional
def densidad(datos):
    pob = 0
    densidad_poblacional = []
    for i in datos:
        pob = i[1]/i[2]
        densidad_poblacional.append(pob)
        
    return max(densidad_poblacional)

type(datos)              
print(densidad(datos))
print(type(datos))
                


# + [markdown] id="em_-ywrKE2I1"
# **Ejercicio 2**
#
# ---
# Se solicita realizar un programa que permita identificar el nivel de cumplimiento del area de ventas de la empresa AVA. Entre los principales requerimientos se encuentran los siguientes:
#
# 1. Escribir una función que reciba los datos de los vendedores como un diccionario, en donde la llave sea el nombre del vendedor y el valor sea una tupla con la calificación (escala de 1 a 10) y faltas al puesto de trabajo, así: ```{'Juan':(8,1)}```
# 2. El programa debe permitir identificar el vendedor con peor rendimiento y mejor rendimiento.
# 3. Obtener también el promedio general del nivel de rendimiento del área de ventas.
# 4. Los vendedores con un número de faltas por encima del promedio como una lista.
#
# Por ejemplo:
#
# Al llamar la función con los siguientes argumentos: ```ventas({'Juan':(8,1), 'Pablo':(6,3)})```
#
# Debería devolver:
# ```
# Mejor rendimiento: Juan
# Peor rendimiento: Pablo
# Promedio rendimiento: 7
# Vendedores con mas faltas: ['Pablo']
# ```
#

# + id="GSfj5UTiiAvN"
def ventas(datos):
     # Escriba su función aquí

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