import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Cargar el archivo CSV en un DataFrame
df = pd.read_csv('datos_notas.csv')
# Mostrar estadísticas descriptivas
print(df.describe())
# Visualizar los datos
sns.set(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(10, 6))
# Gráfico de barras del promedio de notas
sns.barplot(x='Nombre', y='Nota Final', data=df.sort_values('Nota Final',
ascending=False))
plt.xticks(rotation=90)
plt.title('Notas Finales de los Estudiantes')
plt.xlabel('Estudiantes')
plt.ylabel('Nota Final')
plt.show()
Estadística Descriptiva
Promedio Examen parcial Promedio prácticas Promedio Examen final \
count 15.000000 15.000000 15.000000
mean 13.733333 18.733333 13.666667
std 5.762770 7.245360 7.067700
min 0.000000 0.000000 0.000000
25% 11.000000 18.000000 11.500000
50% 14.000000 20.000000 14.000000
75% 16.000000 23.500000 17.500000
max 25.000000 27.000000 24.000000
Nota Final
count 15.000000
mean 45.733333
std 17.938254
min 0.000000
25% 43.500000
50% 49.000000
75% 53.500000
max 77.000000
Conclusiones.-
- El promedio del examen parcial es 13.73, con una variabilidad (desviación estándar) de aproximadamente 5.76. La puntuación más baja registrada es 0 y la más alta es 25.
- El promedio de las prácticas es 18.73, con una variabilidad de aproximadamente 7.25. La puntuación mínima y máxima registrada son 0 y 27 respectivamente.
- El promedio del examen final es 13.67, con una variabilidad de aproximadamente 7.07. La puntuación más baja y más alta registrada son 0 y 24 respectivamente.
- En cuanto a la nota final, el promedio es 45.73, con una variabilidad de aproximadamente 17.94. La puntuación más baja es 0 y la más alta es 77.
En resumen, se observa una variabilidad considerable en los puntajes, especialmente en la nota final, lo que sugiere que hay una amplia gama de desempeños entre los estudiantes evaluados. Los promedios oscilan alrededor de 13-19 para las evaluaciones individuales, mientras que la nota final promedio se encuentra alrededor de 45.
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