Portable computing tools for example laptop
Answer:
havent watched it and thanks for this
Explanation:
Answer:
El pensamiento computacional es una forma de pensar que utiliza habilidades propias de las ciencias de la computación, como la descomposición y resolución de problemas, lógica, el reconocimiento de patrones y la abstracción
Explanation:
Un computador sirve para guardar los teléfonos de tus amigos, las tareas del colegio, los trabajos de tu papá y mamá y hasta las cartas que le envías a tu novia.
Answer:
TRUE
Explanation:
MAC - multi-agency coordination is a group of executives or administrators that have the authority to control agency funds or resources while EOCs - Emergency operation centers are in charge of carrying out of emergency tasks that requires preparedness or disasters, they ensure that work continues even in case of emergency and disasters.
To work with data frames in python, the pandas library ls very efficient. Therefore, the following lines of code will <em>load, subset and display the maximum value</em> of each column in the subset :
import pandas as pd
<em>#This</em><em> </em><em>imports</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>pandas</em><em> </em><em>dataframe</em><em> </em><em>and</em><em> </em><em>alias</em><em> </em><em>it</em><em> </em><em>as</em><em> </em><em>pd</em><em> </em>
df_cars = pd.DataFrame('Cars.csv')
<u>Subsetting the firsts UserNum row</u> :
Using the index location method, the first userNum row has a row index of 0.
df_subset = df.iloc[:0, :]
<em>#this</em><em> </em><em>selects</em><em> </em><em>only</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>first</em><em> </em><em>row</em><em> </em><em>and</em><em> </em><em>all</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>columns</em><em> </em>
<em>#first</em><em> </em><em>row</em><em> </em><em>of</em><em> </em><em> </em><em>df_cars</em><em> </em><em>dataframe</em><em> </em><em>has</em><em> </em><em>been</em><em> </em><em>assigned</em><em> </em><em>to</em><em> </em><em>another</em><em> </em><em>dataframe</em><em> </em><em>called</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>df_subset</em>
df_subset.max()
<em>#the</em><em> </em><em>max</em><em> </em><em>function</em><em> </em><em>returns</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>maximum</em><em> </em><em>value</em><em> </em><em>for</em><em> </em><em>each</em><em> </em><em>column</em><em> </em>
<em>Note</em><em> </em><em>:</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>cars.csv</em><em> </em><em>data</em><em> </em><em>wasn't</em><em> </em><em>provided</em><em>,</em><em> </em><em>However</em><em>,</em><em> </em><em>this</em><em> </em><em>is a</em><em> </em><em>run-through</em><em> </em><em>of</em><em> </em><em>how</em><em> </em><em>to</em><em> </em><em>get</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>required</em><em> </em><em>output</em><em>.</em><em> </em>
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