Series de TV

Para analizar datos de series de televisión se cuenta con la informacion de todas la series en una lista de listas en donde cada lista tiene la siguiente estructura: [nombre, pais de origen, rating, generos]. A su vez, generos es una lista con todos los generos a los cuales pertenece dicha serie. Por ejemplo:

series = [
    ['Game of thrones','USA',9.4,['ficcion']],
    ['24','USA',8.4,['accion','suspenso']],
    ['La casa de papel','España',9.2,['accion','suspenso','drama']],
    ['Orange is the new black', 'USA', 8.5, ['comedia','drama']],
    ['Dark', 'Alemania', 9.2, ['ficcion','drama']],
    ['Sherlock','UK',9.2,['policial','drama','suspenso']],
    ['Merlı́','España',9.5,['drama']],
    ['Whitecollar','USA',8.2,['comedia','drama','suspenso']],
    ['Heroes','USA',7.7,['ficcion','accion']],
    ['Mistfit','UK',8.4,['accion','drama','ficcion']]
    # ...
]

Observe que la serie 24 es de USA, tiene un rating de 8.4 y está catalogada como de acción y suspenso.

Ejercicios

(a) Escriba la función series_por_genero(series), que recibe como parámetro la lista de series y retorna un diccionario en el que las llaves son los distintos géneros y los valores son los nombres de las series asociadas a cada género, ordenados alfabéticamente.

>>> print(series_por_genero(series))
{
    'accion', ['24', 'Heroes', 'La casa de papel', 'Mistfit'],
    'comedia', ['Orange is the new black', 'Whitecollar'],
    'drama', ['Dark', 'La casa de papel', 'Merlı́', 'Mistfit', 'Orange is the new black', 'Sherlock', 'Whitecollar'],
    'ficcion', ['Dark', 'Game of thrones', 'Heroes', 'Mistfit'],
    'policial', ['Sherlock'],
    'suspenso', ['24', 'La casa de papel', 'Sherlock', 'Whitecollar']
}

(b) Escriba la función paises_con_mas_series(series), que recibe como parámetro la lista de series y retorna una lista de strings con los nombres de los 3 paı́ses que tienen más series producidas, ordenada de mayor a menor de acuerdo al número de series. Puede suponer que siempre habrá suficientes paı́ses, y que no habrá empates entre los paı́ses en la cantidad de series. Utilice un diccionario para completar la tarea de contar.

>>> print(paises_con_mas_series(series))
['USA', 'UK', 'España']

Solución

# Pregunta a)
def series_por_genero(series):
    d = {}
    for serie in series: # Recorrer series
        # Extraer información que ocuparemos
        titulo = serie[0]
        generos = serie[3]
        for genero in generos: # Recorrer generos
            # Uso de patrón de clasificación
            if genero not in d:
                d[genero] = []
            d[genero].append(titulo)
            d[genero].sort() # Ordenar las series por título
    return d

# Pregunta b)
def paises_con_mas_series(series):
    d = {}
    # Utilizamos el patrón para contar
    for serie in series:
        pais = serie[1]
        if pais not in d:
            d[pais] = 0
        d[pais] += 1
    lista = [] # Lista para ordenar los países con más series
    for pais in d:
        lista.append([d[pais], pais]) # Se crea la estructura [[cantidad de series, pais], ...]
        # Se crea de forma conveniente para ordenar por cantidad de series
    lista.sort() # Orden ascendente
    lista.reverse() # Orden descendente
    resultado = [] # Lista para guardar solo los países
    for info in lista[:3]:
        resultado.append(info[1]) # Solo guardar el nombre del país
    return resultado

series = [
    ['Game of thrones','USA',9.4,['ficcion']],
    ['24','USA',8.4,['accion','suspenso']],
    ['La casa de papel','España',9.2,['accion','suspenso','drama']],
    ['Orange is the new black', 'USA', 8.5, ['comedia','drama']],
    ['Dark', 'Alemania', 9.2, ['ficcion','drama']],
    ['Sherlock','UK',9.2,['policial','drama','suspenso']],
    ['Merlí','España',9.5,['drama']],
    ['Whitecollar','USA',8.2,['comedia','drama','suspenso']],
    ['Heroes','USA',7.7,['ficcion','accion']],
    ['Mistfit','UK',8.4,['accion','drama','ficcion']]
    # ...
]

# Pruebas
print(series_por_genero(series)) # Pregunta a)
print(paises_con_mas_series(series)) # Pregunta b)