import pandas as pd import numpy as np

Crear los datos como un diccionario

data = { 2015: [90, 100, 85, 100, 100, 100, 100, 0, 0, 0], 2016: [80, 75, 75, 0, 80, 80, 70, 0, 0, 0], 2017: [80, 0, 70, 70, 80, 75, 80, 80, 80, 80], 2018: [0, 0, 65, 70, 70, 75, 80, 0, 0, 0], 2019: [100, 95, 100, 0, 80, 55, 80, 65, 90, 80], 2020: [0, 70, 80, 0, 80, 100, 100, 0, 0, 0], 2021: [80, 100, 100, 95, 100, 100, 0, 0, 0, 0], 2022: [80, 100, 95, 0, 100, 100, 0, 0, 0, 100], 2023: [80, 95, 90, 0, 90, 90, 100, 95, 95, 95], 2024: [80, 95, 90, 95, 95, 90, 90, 95, 95, 95] } # Crear el DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Reemplazar los 0 por NaN (considerándolos como valores faltantes) df.replace(0, np.nan, inplace=True) # Calcular la media, mediana y desviación estándar media = df.mean().round(2) mediana = df.median().round(2) desviacion_estandar = df.std().round(2) # Mostrar los resultados print(f"Media por año:\n{media}") print(f"\nMediana por año:\n{mediana}") print(f"\nDesviación Estándar por año:\n{desviacion_estandar}")