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EJ-8.2 · Distribucion de notas como tabla de conteos

Un histograma es una tabla de conteos dibujada. Acá se pide la tabla, porque la tabla es lo que se puede comparar, citar y discutir. El dibujo sale solo después.

Qué hay que hacer

A partir de estudiantes_notas.csv, producir dos archivos:

• distribucion_notas.csv: para cada una de las tres notas, los diez tramos de un punto entre 0 y 10, con cuántos alumnos caen en cada uno.
• notas_descartadas.csv: cada valor que no se pudo contar, con el valor tal cual venía y el motivo.

Y además, aunque no se compare: el histograma de las tres notas, con los mismos bordes en los tres, guardado como PNG.

Los tramos vacíos van igual

Nadie sacó menos de 3 en ninguna de las tres notas, así que los tramos de 0 a 3 tienen cero alumnos. Esas filas se escriben igual, con un 0. Una tabla de histograma a la que le faltan tramos no se puede dibujar sin adivinar cuáles faltan, y dos personas correctas producirían archivos distintos.

Cómo saber si te salió

python comparar.py mi_distribucion.csv distribucion_notas.csv

Si no dice nada, tu archivo es idéntico al esperado. Si difiere, te dice qué fila y qué columna.

Antes de arrancar, mirá los datos

El contrato de salida

distribucion_notas.csv · 30 filas

Orden de las filas: nota ascendente, y dentro de cada nota desde ascendente. El par (nota, desde) es unico. Indice: no se escribe: to_csv(index=False)

notas_descartadas.csv · 9 filas

Orden de las filas: legajo ascendente, y dentro de cada legajo nota ascendente. El par (legajo, nota) es unico. Indice: no se escribe: to_csv(index=False)

Que hacer con cada defecto

Conteos clave

Si estos numeros no te dan, algo se desvio antes de que llegues a comparar los archivos.

Invariantes

Comprobaciones que tu resultado tiene que cumplir. Corrilas vos mismo antes de comparar los archivos:

len(distribucion) == 30
distribucion.groupby('nota').size().eq(10).all()
int(distribucion['alumnos'].sum()) == 111
(distribucion['hasta'] - distribucion['desde']).eq(1).all()
len(descartadas) == 9
not descartadas.duplicated(subset=['legajo', 'nota']).any()
set(descartadas['motivo']) <= {'ausente', 'fuera_de_rango'}
int(distribucion['alumnos'].sum()) + len(descartadas) == 120

Así tienen que quedar