2. Administrative Data Cleaning

This notebook shows transparently the cleaning proccess of the student data used for the project.

The raw dataframe used was shared to us by Universidad del Pacífico and contains anonymized data on undergraduate students enrolled in the period from 2018 to 2023 in the programs of Business Administration, Finance, Accounting, Business Engineering, Information Engineering, International Business, Law, Marketing, and Economics.

Said dataset can be found here

Setup

import pandas as pd 
from IPython.display import HTML
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os

Importing Data

os.getcwd()

'C:\\Users\\Matias Villalba\\Documents\\GitHub\\VRI_UP_Networks\\administrative_data\\05-CODE'

#importing relevant dataframes
df = pd.read_excel(r'../01-DATA_RAW\Evaluaciones de alumnos de Pregrado del 2018-2022_VERSION_5.0.xlsx', sheet_name="Dataset", header=None, usecols="A:GU", skiprows=1, nrows=272284)
df_dicc = pd.read_excel(r'../01-DATA_RAW\Evaluaciones de alumnos de Pregrado del 2018-2022_VERSION_5.0.xlsx', sheet_name="Diccionario de datos", header=0, usecols="B:F")

Renaming vars. according to variable dictionary

display(df_dicc)

	Tipo de variable	Ubig	Variable	Descripción	Observaciones
0	Key	1.1	CODIGO_DEL_ALUMNO	Código anonimizado del alumno	NaN
1	Key	1.2	ACADEMIC_YEAR	Año Académico	NaN
2	Key	1.3	ACADEMIC_TERM	Periodo Académico	I PER = Primer Semestre, II PER=Segundo Semestre
3	Perfil	2.1	GENERO	Género del Alumno	F=Femenino, M=Masculino
4	Perfil	2.2	EDAD_INGRESO	Edad del alumno al ingresar a la UP	NaN
...	...	...	...	...	...
198	Hábitos de salud	14.6	HABITO_SALUD6	6. ¿Cuántas veces a la semana realiza activida...	NaN
199	Hábitos de salud	14.7	HABITO_SALUD7	7. En el último mes, ¿has fumado tabaco?	NaN
200	Hábitos de salud	14.8	HABITO_SALUD8	8. En el último mes, ¿has tomado una bebida qu...	NaN
201	Hábitos de salud	14.9	HABITO_SALUD9	9. ¿Alguna vez has consumido marihuana?	NaN
202	Hábitos de salud	14.1	HABITO_SALUD10	10. ¿Alguna vez has usado otro tipo de sustanc...	NaN

203 rows × 5 columns

# HTML format for the title and content
html_output = """
<div style='max-height: 500px; overflow-y: auto;'>
    <h1>Diccionario de variables</h1>
"""

# Initialize a variable to track the current category
current_category = None

# Iterating through the DataFrame and formatting each row in HTML
for _, row in df_dicc.iterrows():
    # Check if the category has changed
    if row['Tipo de variable'] != current_category:
        # Update the current category
        current_category = row['Tipo de variable']
        # Add category as subtitle
        html_output += f"<h2>{current_category}</h2>"
    
    # Add variable details
    html_output += f"<p style='margin-left: 20px;'><strong>{row['Ubig']}:</strong> <strong>{row['Variable']}</strong>. {row['Descripción']}."
    if pd.notna(row['Observaciones']):
        html_output += f"<br><small>[{row['Observaciones']}]</small>"
    html_output += "</p>"

# Closing the div tag
html_output += "</div>"

# Display the HTML output with scrollbar in a Jupyter Notebook cell
display(HTML(html_output))

Diccionario de variables

Key

1.1: CODIGO_DEL_ALUMNO. Código anonimizado del alumno.

1.2: ACADEMIC_YEAR. Año Académico .

1.3: ACADEMIC_TERM. Periodo Académico.
[I PER = Primer Semestre, II PER=Segundo Semestre]

Perfil

2.1: GENERO. Género del Alumno.
[F=Femenino, M=Masculino]

2.2: EDAD_INGRESO. Edad del alumno al ingresar a la UP.

2.3: EDAD_ACTUAL. Edad actual del alumno.
[ al 10 de Octubre del 2023]

2.4: LUGAR_DE_NACIMIENTO. Distrito de nacimiento.

2.5: LUGAR_DE_ORIGEN. Lugar de origen de procedencia..

2.6: LUGAR_DE_RESIDENCIA. Distrito de residencia.

Datos Familiares

3.1: GRADO_PADRE. Grado máximo alcanzado por el padre.
[Datos incompletos (para los padres de 5943 alumnos)]

3.2: OCUPACION_PADRE. Ocupación del padre.

3.3: UBIGEO_PADRE. Departamento, provincia y distrito de residencia del padre.

3.4: GRADO_MADRE. Grado máximo alcanzado por la madre.
[Datos incompletos (para los padres de 5096 alumnos)]

3.5: OCUPACION_MADRE. Ocupación de la madre.

3.6: UBIGEO_MADRE. Departamento, provincia y distrito de residencia de la madre.

3.7: NUMERO_HERMANOS. Número de hermanos del alumno.

3.8: NUMERO_HERMANOS_EN_LA_UP. Número de hermanos del alumno que estudian en la UP.

Datos Colegio

4.1: COLEGIO_DE_PROCEDENCIA. Colegio donde estudió el alumno.
[Datos incompletos (para los colegios de 384 alumnos)]

4.2: TIPO_COLEGIO. Tipo de colegio de procedencia.
[Datos incompletos (para 563 colegios)]

4.3: UBIGEO_COLEGIO. Departamento, provincia y distrito de ubicación del colegio.

4.4: BACHILLERATO_INTERNACIONAL. Cuenta con bachillerato internacional.

4.5: COLEGIO_DE_ALTO_RENDIMIENTO. Proviene de un colegio de alto rendimiento.

4.6: EVALUACION_VIGESIMAL_COMPETENCIAS_MIXTO. ¿El alumno fue evaluado en sistema vigesimal, bajo el enfoque por competencias (sistema A-D) o mixto?.
[El valor Opcional significa que el postulante no gistró sus notas.]

4.7: 3RO_MATEMATICA. Grado: Secundaria 3ro. Puntaje obtenido en matemática..

4.8: 3RO_COMUNICACION. Grado: Secundaria 3ro. Puntaje obtenido en Comunicación(lenguaje)..

4.9: 4TO_MATEMATICA. Grado: Secundaria 4to. Puntaje obtenido en matemática..

4.1: 4TO_COMUNICACION. Grado: Secundaria 4to. Puntaje obtenido en Comunicación(lenguaje)..

4.11: 5TO_MATEMATICA. Grado: Secundaria 5to. Puntaje obtenido en matemática..

4.12: 5TO_COMUNICACION. Grado: Secundaria 5to. Puntaje obtenido en Comunicación(lenguaje)..

4.13: 3RO_CIENCIA_TECNOLOGIA_DISEÑA. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Ciencia y Tecnología. Competencia: Diseña y construye soluciones tecnológicas para resolver problemas..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.14: 3RO_CIENCIA_TECNOLOGIA_EXPLICA. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Ciencia y Tecnología. Competencia: Explica el mundo físico basándose en conocimientos sobre los seres vivos, materia y energía, biodiversidad..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.15: 3RO_CIENCIA_TECNOLOGIA_INDAGA. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Ciencia y Tecnología. Competencia: Indaga mediante métodos científicos para construir sus conocimientos..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.16: 3RO_CIENCIAS_SOCIALES_CONSTRUYE. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Ciencias Sociales. Competencia: Construye interpretaciones históricas..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.17: 3RO_CIENCIAS_SOCIALES_ESPACIO_AMBIENTE. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Ciencias Sociales. Competencia: Gestiona responsablemente el espacio y el ambiente..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.18: 3RO_CIENCIAS_SOCIALES_RECURSOS_ECOLOGICOS. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Ciencias Sociales. Competencia: Gestiona responsablemente los recursos ecológicos..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.19: 3RO_COMUNICACION_LENGUA_ESCRIBE. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Comunicación en lengua materna. Competencia: Escribe diversos tipos de texto..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.2: 3RO_COMUNICACION_LENGUA_LEE. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Comunicación en lengua materna. Competencia: Lee diversos tipos de textos escritos .
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.21: 3RO_COMUNICACION_LENGUA_COMUNICA. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Comunicación en lengua materna. Competencia: Se comunica oralmente..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.22: 3RO_MATEMATICA_CANTIDAD. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de cantidad..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.23: 3RO_MATEMATICA_FORMA. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de forma y movimiento..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.24: 3RO_MATEMATICA_GESTION_DATOS. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de gestión de datos e incertidumbre..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.25: 3RO_MATEMATICA_REGULARIDAD_EQUIVALENCIA. Grado: Secundaria 3ro. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de regularidad, equivalencia y cambio..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.26: 4TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_DISEÑA. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Ciencia y Tecnología. Competencia: Diseña y construye soluciones tecnológicas para resolver problemas..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.27: 4TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_EXPLICA. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Ciencia y Tecnología. Competencia: Explica el mundo físico basándose en conocimientos sobre los seres vivos, materia y energía, biodiversidad..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.28: 4TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_INDAGA. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Ciencia y Tecnología. Competencia: Indaga mediante métodos científicos para construir sus conocimientos..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.29: 4TO_CIENCIAS_SOCIALES_CONSTRUYE. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Ciencias Sociales. Competencia: Construye interpretaciones históricas..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.3: 4TO_CIENCIAS_SOCIALES_ESPACIO_AMBIENTE. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Ciencias Sociales. Competencia: Gestiona responsablemente el espacio y el ambiente..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.31: 4TO_CIENCIAS_SOCIALES_RECURSOS_ECOLOGICOS. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Ciencias Sociales. Competencia: Gestiona responsablemente los recursos ecológicos..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.32: 4TO_COMUNICACION_LENGUA_ESCRIBE. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Comunicación en lengua materna. Competencia: Escribe diversos tipos de texto..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.33: 4TO_COMUNICACION_LENGUA_LEE. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Comunicación en lengua materna. Competencia: Lee diversos tipos de textos escritos .
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.34: 4TO_COMUNICACION_LENGUA_COMUNICA. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Comunicación en lengua materna. Competencia: Se comunica oralmente..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.35: 4TO_MATEMATICA_CANTIDAD. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de cantidad..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.36: 4TO_MATEMATICA_FORMA. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de forma y movimiento..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.37: 4TO_MATEMATICA_GESTION_DATOS. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de gestión de datos e incertidumbre..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.38: 4TO_MATEMATICA_REGULARIDAD_EQUIVALENCIA. Grado: Secundaria 4to. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de regularidad, equivalencia y cambio..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.39: 5TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_DISEÑA. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Ciencia y Tecnología. Competencia: Diseña y construye soluciones tecnológicas para resolver problemas..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.4: 5TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_EXPLICA. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Ciencia y Tecnología. Competencia: Explica el mundo físico basándose en conocimientos sobre los seres vivos, materia y energía, biodiversidad..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.41: 5TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_INDAGA. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Ciencia y Tecnología. Competencia: Indaga mediante métodos científicos para construir sus conocimientos..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.42: 5TO_CIENCIAS_SOCIALES_CONSTRUYE. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Ciencias Sociales. Competencia: Construye interpretaciones históricas..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.43: 5TO_CIENCIAS_SOCIALES_ESPACIO_AMBIENTE. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Ciencias Sociales. Competencia: Gestiona responsablemente el espacio y el ambiente..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.44: 5TO_CIENCIAS_SOCIALES_RECURSOS_ECOLOGICOS. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Ciencias Sociales. Competencia: Gestiona responsablemente los recursos ecológicos..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.45: 5TO_COMUNICACION_LENGUA_ESCRIBE. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Comunicación en lengua materna. Competencia: Escribe diversos tipos de texto..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.46: 5TO_COMUNICACION_LENGUA_LEE. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Comunicación en lengua materna. Competencia: Lee diversos tipos de textos escritos .
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.47: 5TO_COMUNICACION_LENGUA_COMUNICA. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Comunicación en lengua materna. Competencia: Se comunica oralmente..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.48: 5TO_MATEMATICA_CANTIDAD. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de cantidad..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.49: 5TO_MATEMATICA_FORMA. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de forma y movimiento..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.5: 5TO_MATEMATICA_GESTION_DATOS. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de gestión de datos e incertidumbre..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

4.51: 5TO_MATEMATICA_REGULARIDAD_EQUIVALENCIA. Grado: Secundaria 5to. Calificación obtenida en: Matemática. Competencia: Resuelve problemas de regularidad, equivalencia y cambio..
[El registro de las calificaciones depende de la modalidad de admisión. CNE=Competencia No Evaluada.]

Admisión UP

5.1: MODALIDAD_DE_ADMISION. Modalidad de admisión utilizada por el alumno al postular a la UP.
[Datos incompletos (para 1048 alumnos)]

5.2: AÑO_INGRESO_CARRERA. Año de ingreso a la carrera.

5.3: SEMESTRE_INGRESO_CARRERA. Semestre de ingreso a la carrera.

Pensiones UP

6.1: BECA. Beca asignada al alumno en el semestre.

6.2: PIDIO_RECATEGORIZACION_DE_ESCALA. Indicador de recategorización de escala.
[ SI=Solicitó recategorización. NO=No solicitó.]

6.3: ESCALA_DE_PAGO_INICIAL. Escala de pago inicial asignado al alumno.

6.4: AÑO_DE_SOLICITUD_DE_RECATEGORIZACION. Año en que solicitó la recategorización.

6.5: ESCALA_DE_PAGO_REGATEGORIZADO. Escala después de la recategorización.

6.6: ASIGNACION_ESCALA_INGRESOS_ESTIMADOS. Ingresos estimados de los padres cuando se asignó la escala.

6.7: ASIGNACION_ESCALA_MONTO_PAGADO_COLEGIO_PROCEDENCIA. Monto pagado por servicios educativos cuando se asignó la escala.

6.8: INGRESO_ESTIMADO_FACTORIZADO_POR_NUMERO_DE_FAMILIARES. Ingreso estimado factorizado por número de miembros de la familiar.
[=ASIGNACION_ESCALA_INGRESOS_ESTIMADOS/(# de miembros de la familia).]

6.9: RECATEGORIZACION_INGRESOS_ESTIMADOS. Ingresos estimados de los padres cuando se recategorizó la escala.

6.1: RECATEGORIZACION_MONTO_PAGADO_COLEGIO_PROCEDENCIA. Monto pagado por servicios educativos cuando se recategorizó la escala.

6.11: RECATEGORIZACION_INGRESO_ESTIMADO_FACTORIZADO_POR_NUMERO_DE_FAMILIARES. Ingreso estimado factorizado por número de miembros de la familiar cuando se recategorizó de escala.
[=RECATEGORIZACION_INGRESOS_ESTIMADOS/(# de miembros de la familia).]

Datos Matrícula

7.1: ESTADO_MATRICULA. Estado de matrícula del alumno en el semestre.

7.2: CARRERA. Carrera que estudia el alumno.

7.3: PLAN_STUDIO. Plan de estudio asignado al alumno.

7.4: PRIMER_SEMESTRE_EN_QUE_CURSO_ESTUDIO. Primer semestre en que cursó estudios después de ingresar a la UP.

7.5: CAMBIO_DE_CARRERA. Indicador de cambio de carrera.
[SI=Cambió de Carrera. NO=No cambió de Carrera.]

7.6: NUMERO_VECES_CAMBIO_CARRERA. Número de veces que cambió la cerrera.

7.7: CARRERA_PROCEDENTE. ¿realizó el cambio de carrera? carrera de procedencia.

7.8: CARRERA_DESTINO. ¿realizó el cambio de carrera? carrera de destino.

7.9: AGREGACION_DE_CARRERA. Carrera de agregación realizado por el alumno.

7.1: FACTOR_DE_INSCRIPCION. Factor de Inscripción para su matrícula.
[Los ingresantes no tienen factor de inscripción en el primer semestre de matrícula]

7.11: CICLO_SEGUN_REGLAMENTO. Ciclo alcanzado por el alumno según el reglamento.

7.12: CREDITOS_ACUMULADO. Número de créditos acumulados por el alumno en la carrera .

7.13: CREDITOS_CICLO. Número de créditos matriculados en el ciclo.

7.14: CICLO_SEMESTRES_MATRICULADOS. Número de semestres matriculados.

7.15: AÑOS_ACUMULADOS_POR_ALUMNO. Número de años matriculados del alumno en la carrera.

7.16: UBICACION_ACTUAL_DEL_ALUMNO_EN_EL_TERCIO. Ubicación actual del alumno en el tercio durante el año.
[Ejemplo:   Posición 179 de 690 alumnos en la carrera]

7.17: TERCIO_SUPERIOR. Indica si el alumno pertenece al tercio superior.
[Si= Pertenece al Tercio Superior. NO=No pertenece]

7.18: TERCIO_MEDIO. Indica si el alumno pertenece al tercio medio.
[Si= Pertenece al Tercio medio. NO=No pertenece]

7.19: TERCIO_INFERIOR. Indica si el alumno pertenece al tercio inferior.
[Si= Pertenece al Tercio inferior. NO=No pertenece]

7.2: PERIODO_DE_EGRESO_DEL_ALUMNO. Periodo Académico de egreso del alumno.

Sanciones UP

8.1: TIENE_PROCESO_DISCIPLINARIO. Indicador de proceso disciplinario.
[SI=El Alumno tiene proceso disciplinario. NO=El alumno no tiene proceso disciplinario.]

8.2: MOTIVO_PROCESO_DISCIPLINARIO. Motivo del proceso disciplinario.

8.3: TIENE_BAJA_ACADEMICA. Indicador de baja académica.
[SI=El Alumno tiene baja académica. NO=El alumno no tiene baja académica.]

8.4: MOTIVO_BAJA_ACADEMICA. Motivo de la baja académica.

8.5: RENUNCIA. Indicador de renuncia a la UP.
[SI=Renunció. NO=No renunció.]

Datos del curso

9.1: CURSOS_OBLIGATORIOS_PLAN_ACADEMICO. Indica la obligatoriedad del curso según su plan académico.
[SI=Es obligatorio. NO=No es obligatorio.]

9.2: CODIGO_DEL_CURSO. Código del curso.

9.3: NOMBRE_DEL_CURSO. Nombre del curso.

9.4: SECCION_DEL_CURSO. Sección del curso.

9.5: DOCENTE_DEL_CURSO. Docente principal del curso sección en el semestre.

9.6: JEFE_DE_PRACTICA_DEL_CURSO. Jefe de práctica del curso sección en el semestre.

9.7: CREDITAJE_DEL_CURSO. Número de creditos académicos del curso.

9.8: ES_CURSO_NIVELATORIO. Indica si el curso es de Nivelatorio o propedéutico.
[SI=Es Nivelatorio. NO=No es Nivelatorio.]

9.9: EXONERADO_CURSO_NIVELATORIO. Indica si el alumno se exoneró del curso Nivelatorio.
[SI=El alumno se ha exonerado. NO=El alumno no se ha exonerado.]

9.1: CURSOS_EQUIVALENTES. Curso equivalente al curso matriculado.

9.11: DEPARTAMENTO_DEL_CURSO. Departamento académico del curso.

9.12: NUMERO_DE_VECES_QUE_LLEVO_EL_CURSO. Número de veces que el alumno se matriculó en el curso.

9.13: NUMERO_DE_ALUMNOS_POR_CURSO. Número de alumnos matriculados en la sección durante el semestre.

9.14: NUMERO_DE_HORAS_TOTALES_DEL_CURSO. Número de horas programadas del curso en el semestre.

9.15: PORCENTAJE_DE_APROBADOS_POR_CURSO. Porcentaje de aprobados en la sección por semestre.

9.16: NUMERO_DE_RETIRADOS_EN_EL_CURSO. Número de alumnos retirados de la sección.
[0=No se retiró de la sección. 1= Se retiró de la sección.]

9.17: NUMERO_DE_RETIRADOS_DE_CICLO. Número de alumnos retirados del ciclo.
[0=No se retiró del ciclo. 1= Se retiró del ciclo.]

9.18: CALIFICACION_DEL_PROFESOR_DE_LA_SECCION. Calificación del profesor en la sección (encuesta docente).

Notas del Curso

9.19: EXAMEN_FINAL_NOTA. Nota del examen final. .
[Notas de 0 a 20. La Nota -1 significa que el alumno no fue evaluado en el Examen Final. REC=Reconocido. ]

9.2: EXAMEN_PARCIAL_NOTA. Nota del examen parcial..
[Notas de 0 a 20. La Nota -1 significa que el alumno no fue evaluado en el Examen Parcial. REC=Reconocido.]

9.21: TRABAJO_NOTA. Nota del trabajo..
[Notas de 0 a 20. La Nota -1 significa que el alumno no tiene nota en el trabajo. REC=Reconocido.]

9.22: NOTA_FINAL_DEL_CURSO. Nota final obtenido por el alumno en el semestre..
[Notas de 0 a 20. La Nota -1 significa que el alumno no tiene nota final del curso. REC=Reconocido. RETC=Retiro de Ciclo. RET=Retiro del curso. NREC=No reconocido. NASI=No asistió. MAT=Matriculado. ASIS=Asistió. RETE=Retiro Excepcional. REPR=Reprobado. RTCE=Retiro de ciclo excepcional.]

9.23: PORCENTAJE_EXAMEN_PARCIAL. Porcentaje del examen parcial que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.24: PORCENTAJE_EXAMEN_FINAL. Porcentaje del examen final que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.25: PORCENTAJE_TRABAJO. Porcentaje del trabajo que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.26: PORCENTAJE_TRABAJO_FINAL. Porcentaje del trabajo final que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.27: PORCENTAJE_PROMEDIO_PRACTICA. Porcentaje del promedio de práctica que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.28: PORCENTAJE_NOTA_PARCIAL. Porcentaje de la nota parcial que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.29: PORCENTAJE_PRE_FINAL. Porcentaje de la nota pre final que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.3: PORCENTAJE_NOTA_FINAL. Porcentaje de la nota final que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.31: PORCENTAJE_PARTICIPACION. Porcentaje de la nota en las participaciones que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.32: PORCENTAJE_ASISTENCIA. Porcentaje de la nota en asistencias que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.33: PORCENTAJE_CASOS. Porcentaje de la nota en casos que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.34: PORCENTAJE_CONTROL. Porcentaje de la nota en controles que contribuye a la NOTA_FINAL_DEL_CURSO.

9.35: PROMEDIO_ACUMULADO. Promedio acumulado en la carrera que estudia.

9.36: PROMEDIO_CICLO. Promedio obtenido en el ciclo.

Datos laborales

10.1: HA_TENIDO_EL_ROL_DE_JP. ¿Se desempeñó como jefe de práctica (JP)?.
[SI=Se desempeñó como JP, NO=No se desempeñó como JP.]

10.2: HA_TENIDO_EL_ROL_DE_AI_EN_EL_CIUP. ¿Se desempeñó como asistente de investigación (AI)? .
[SI=Se desempeñó como AI, NO=No se desempeñó como AI.]

10.3: NUMERO_DE_PRACTICAS_PREPROFESIONALES. Número de prácticas preprofesionales realizados durante la cerrera.

Características de personalidad

11.1: N_NEUROTICISMO. Características de Personalidad: Evalúa el manejo de emociones, la tolerancia a la frustración y la vulnerabilidad al estrés. Por ello, es mejor contar con puntajes bajos en las facetas que lo componen. Quien puntúa alto en estas dimensiones suele ser propenso a experimentar sentimientos asociados a conductas hostiles, a estados depresivos o a la presencia de ansiedad, así como a ser menos capaz de controlar sus impulsos y a tener dificultades para manejar el estrés. No obstante, los puntajes elevados en depresión o ansiedad, no significan que esté presente un diagnóstico de depresión clínica o un trastorno de ansiedad; sino que hace referencia a que le puede resultar difícil a la persona manejar emociones ansiosas o sentimientos de tristeza y desánimo cuando los experimenta. .
[Puntaje Mujer: [0-86]=Bajo; [87-111] = Medio; [112-192]=Alto / Puntaje Hombre: [0-83]=Bajo; [84-104] = Medio; [105-192]=Alto]

11.2: N1_ANSIEDAD. Características de Personalidad: Tendencia a experimentar aprehensión, temor y tensión, así como diversos miedos.
[Puntaje Mujer: [0-16]=Bajo; [17-21] = Medio; [22-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-15]=Bajo; [16-20] = Medio; [21-32]=Alto]

11.3: N2_HOSTILIDAD. Características de Personalidad: Tendencia a experimentar ira y estados relacionados con ella, como frustración y rencor.
[Puntaje Mujer: [0-12]=Bajo; [13-17] = Medio; [18-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-11]=Bajo; [12-16] = Medio; [17-32]=Alto]

11.4: N3_DEPRESIÓN. Características de Personalidad: Tendencia a experimentar afectos depresivos, como sentimientos de culpa, melancolía, desesperanza y soledad. Asimismo, desanimarse fácilmente y mostrarse a menudo abatido.
[Puntaje Mujer: [0-13]=Bajo; [14-19] = Medio; [20-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-12]=Bajo; [13-18] = Medio; [19-32]=Alto]

11.5: N4_ANSIEDAD_SOCIAL. Características de Personalidad: Tendencia a experimenta emociones de vergüenza y turbación; sentirse incómodo con los demás, ser sensible al ridículo y propenso a sentimientos de inferioridad. Esta característica se asemeja a la timidez y ansiedad pública.
[Puntaje Mujer: [0-13]=Bajo; [14-19] = Medio; [20-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-12]=Bajo; [13-17] = Medio; [18-32]=Alto]

11.6: N5_IMPULSIVIDAD. Características de Personalidad: Tendencia a sentirse incapaz de controlar los apetitos y arrebatos. Los deseos se perciben de manera tan intensa que no le es posible resistirse a ellos, aunque más adelante se lamente de ese comportamiento..
[Puntaje Mujer: [0-15]=Bajo; [16-20] = Medio; [21-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-15]=Bajo; [16-19] = Medio; [20-32]=Alto]

11.7: N6_VULNERABILIDAD. Características de Personalidad: Sentimientos de incapacidad de luchar contra el estrés, sintiéndose desesperanzado o aterrorizado cuando se tiene que enfrentar a situaciones de emergencia..
[Puntaje Mujer: [0-11]=Bajo; [12-17] = Medio; [18-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-10]=Bajo; [11-15] = Medio; [16-32]=Alto]

11.8: E_EXTROVERSIÓN. Características de Personalidad: Esta área brinda una aproximación al grado de sociabilidad, facilidad para establecer relaciones, asertividad y niveles de energía. Por lo tanto, aquí se trata de un continuo. A un extremo (resultados muy bajos), se encuentra la persona reservada, independiente, solitaria y con un entusiasmo moderado; mientras que, en el otro extremo (resultados muy altos), una persona expresiva, alegre, optimista y animosa. En el medio se aprecia toda una gradiente donde el nivel de esas características va variando. Es importante recordar que un extremo no es mejor que el otro. .
[Puntaje Mujer: [0-104]=Bajo; [105-126] = Medio; [127-192]=Alto / Puntaje Hombre: [0-99]=Bajo; [100-121] = Medio; [122-192]=Alto]

11.9: E1_CORDIALIDAD. Características de Personalidad: Extrovertido, cordial, afectuoso y amistoso; establece fácilmente relaciones con otros..
[Puntaje Mujer: [0-19]=Bajo; [20-23] = Medio; [24-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-17]=Bajo; [18-21] = Medio; [22-32]=Alto]

11.1: E2_GREGARISMO. Características de Personalidad: Prefiere la compañía de los demás, disfruta reuniéndose y divirtiéndose con otros..
[Puntaje Mujer: [0-15]=Bajo; [16-21] = Medio; [22-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-15]=Bajo; [16-20] = Medio; [21-32]=Alto]

11.11: E3_ASERTIVIDAD. Características de Personalidad: Animoso y socialmente destacado; habla sin titubeos y a menudo se convierte en líder de grupo..
[Puntaje Mujer: [0-13]=Bajo; [14-19] = Medio; [20-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-13]=Bajo; [14-18] = Medio; [19-32]=Alto]

11.12: E4_ACTIVIDAD. Características de Personalidad: Tendencia a tener mucho vigor y energía, hacer las cosas de manera rápida y sentir la necesidad de estar siempre ocupado..
[Puntaje Mujer: [0-15]=Bajo; [16-19] = Medio; [20-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-15]=Bajo; [16-18] = Medio; [19-32]=Alto]

11.13: E5_BÚSQUEDA_DE_EMOCIONES. Características de Personalidad: Tendencia a buscar actividades, situaciones y ambientes que le generen excitación y estimulación. .
[Puntaje Mujer: [0-17]=Bajo; [18-21] = Medio; [22-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-17]=Bajo; [18-22] = Medio; [23-32]=Alto]

11.14: E6_EMOCIONES_POSITIVAS. Características de Personalidad: Tendencia a experimentar emociones positivas como la alegría, la felicidad, el amor y el entusiasmo. Se caracteriza por reír con facilidad y con frecuencia es cariñoso y optimista..
[Puntaje Mujer: [0-18]=Bajo; [19-24] = Medio; [25-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-16]=Bajo; [17-22] = Medio; [23-32]=Alto]

11.15: O_APERTURA. Características de Personalidad: Mide el interés por el entorno y la integración activa al mismo. También considera la sensibilidad estética, la atención y receptividad a los propios sentimientos, la preferencia por la novedad y variedad, la curiosidad intelectual y la búsqueda activa de intereses individuales. .
[Puntaje Mujer: [0-103]=Bajo; [104-122] = Medio; [123-192]=Alto / Puntaje Hombre: [0-102]=Bajo; [103-119] = Medio; [120-192]=Alto]

11.16: O1_FANTASÍA. Características de Personalidad: Posee una buena imaginación y una activa vida fantástica. Sus ensoñaciones no constituyen sólo una forma de evasión, sino una vía para acceder a un interesante mundo interior. Considera que la imaginación proporciona una vida rica y creativa..
[Puntaje Mujer y Hombre: [0-17]=Bajo; [18-22] = Medio; [23-32]=Alto ]

11.17: O2_ESTÉTICA. Características de Personalidad: Aprecia profundamente el arte y la belleza. No es preciso que tenga talento artístico ni “buen gusto”, pero es probable que sus intereses estéticos lo conduzcan a desarrollar sus conocimientos y criterios de apreciación en mayor medida que a la mayoría de la gente..
[Puntaje Mujer: [0-17]=Bajo; [18-23] = Medio; [24-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-15]=Bajo; [16-21] = Medio; [22-32]=Alto]

11.18: O3_SENTIMIENTOS. Características de Personalidad: Receptivo hacia los propios sentimientos y emociones. Considera la emoción como una parte importante de la vida. Experimenta de manera más profunda y diferenciada los estados emocionales y los puede sentir de manera más intensa que los demás..
[Puntaje Mujer: [0-18]=Bajo; [19-22] = Medio; [23-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-17]=Bajo; [18-21] = Medio; [22-32]=Alto]

11.19: O4_ACCIONES. Características de Personalidad: Siente más atracción por la novedad y variedad que por la familiaridad y la rutina. .
[Puntaje Mujer y Hombre: [0-12]=Bajo; [13-16] = Medio; [17-32]=Alto ]

11.2: O5_IDEAS. Características de Personalidad: Posee curiosidad intelectual, busca activamente intereses individuales tanto para su propia satisfacción como por mera curiosidad. Disfruta con discusiones filosóficas y problemas ingeniosos. .
[Puntaje Mujer: [0-15]=Bajo; [16-20] = Medio; [21-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-16]=Bajo; [17-22] = Medio; [23-32]=Alto]

11.21: O6_VALORES. Características de Personalidad: Disposición para cuestionar los valores sociales, políticos y religiosos..
[Puntaje Mujer: [0-16]=Bajo; [17-20] = Medio; [21-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-17]=Bajo; [18-20] = Medio; [21-32]=Alto]

11.22: A_AMABILIDAD. Características de Personalidad: La Amabilidad, así como la Extraversión, presenta un continuo. A un extremo (puntajes muy bajos) tenemos a una persona egocéntrica, desconfiada y crítica, mientras que al otro (puntajes muy altos) se encuentra una persona altruista, confiada de los demás y con bastante disposición a comprender a los otros. De igual manera, en el medio contamos con una gradiente. En esta área es importante recordar que ninguno de los polos es mejor que el otro desde el punto de vista social ni en términos de salud mental. Por lo tanto, los resultados en Amabilidad deben leerse dentro del entorno y las circunstancias que rodean a la persona. .
[Puntaje Mujer: [0-100]=Bajo; [101-117] = Medio; [118-192]=Alto / Puntaje Hombre: [0-93]=Bajo; [94-111] = Medio; [112-192]=Alto]

11.23: A1_CONFIANZA. Características de Personalidad: Está dispuesto a creer que los demás son honestos y bien intencionados..
[Puntaje Mujer: [0-14]=Bajo; [15-19] = Medio; [20-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-12]=Bajo; [13-18] = Medio; [19-32]=Alto]

11.24: A2_FRANQUEZA. Características de Personalidad: Persona franca y sincera, que puede ser ingenua..
[Puntaje Mujer: [0-15]=Bajo; [16-20] = Medio; [21-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-13]=Bajo; [14-18] = Medio; [19-32]=Alto]

11.25: A3_ALTRUISMO. Características de Personalidad: Se preocupa activamente por el bienestar de otros y se muestra dispuesto a prestar ayuda a los que la necesitan.
[Puntaje Mujer: [0-19]=Bajo; [20-23] = Medio; [24-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-18]=Bajo; [19-22] = Medio; [23-32]=Alto]

11.26: A4_ACTITUD_CONCILIADORA. Características de Personalidad: Condescendiente ante los conflictos interpersonales, inhibe la agresión y prefiere perdonar rápidamente. Es apacible y benigna..
[Puntaje Mujer y Hombre: [0-12]=Bajo; [13-17] = Medio; [18-32]=Alto ]

11.27: A5_MODESTIA. Características de Personalidad: Humilde, trata de pasar desapercibido, aunque no necesariamente carezca de autoconfianza o autoestima..
[Puntaje Mujer: [0-13]=Bajo; [14-18] = Medio; [19-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-12]=Bajo; [13-18] = Medio; [19-32]=Alto]

11.28: A6_SENSIBILIDAD_A_LOS_DEMÁS. Características de Personalidad: Muestra actitudes de simpatía y preocupación por los demás. Se siente afectado por las necesidades ajenas y da importancia a la vertiente humana de las normas sociales..
[Puntaje Mujer: [0-19]=Bajo; [20-22] = Medio; [23-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-18]=Bajo; [19-21] = Medio; [22-32]=Alto]

11.29: C_RESONSABILIDAD. Características de Personalidad: Hace referencia a cómo se llevan a cabo los procesos de planificación, organización y ejecución de tareas y logro de objetivos. Considera la voluntad, el sentido de competencia personal, la toma de decisiones y el sentido ético. Por ello, es recomendable presentar puntajes de medios a altos en esta área. En diversas investigaciones, se han asociado los puntajes altos con un buen rendimiento académico. Sin embargo, los puntajes muy altos también se encuentran asociados con aspectos no tan positivos, como la pulcritud compulsiva o la adicción al trabajo..
[Puntaje Mujer: [0-99]=Bajo; [100-121] = Medio; [122-192]=Alto / Puntaje Hombre: [0-98]=Bajo; [99-119] = Medio; [120-192]=Alto]

11.3: C1_COMPETENCIA. Características de Personalidad: Hace referencia a sentirse capaz y eficaz, así como sensible y prudente. Considerándose bien preparado para enfrentar a la vida. .
[Puntaje Mujer: [0-17]=Bajo; [18-22] = Medio; [23-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-18]=Bajo; [19-22] = Medio; [23-32]=Alto]

11.31: C2_ORDEN. Características de Personalidad: Hace referencia a la pulcritud, la buena organización y limpieza. .
[Puntaje Mujer y Hombre: [0-13]=Bajo; [17-18] = Medio; [19-32]=Alto ]

11.32: C3_SENTIDO_DEL_DEBER. Características de Personalidad: tendencia a adherirse estrictamente a los principios éticos y cumplir escrupulosamente con las obligaciones Morales. En ese sentido, refleja a una persona que se encuentra guiada por su conciencia. .
[Puntaje Mujer: [0-18]=Bajo; [19-23] = Medio; [24-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-18]=Bajo; [19-22] = Medio; [23-32]=Alto]

11.33: C4_NECESIDAD_DE_LOGRO. Características de Personalidad: Características de Personalidad: Hace referencia a poseer altos niveles de aspiración y trabajar intensamente para lograr los objetivos trazados. En ese sentido, refleja a una persona diligente y resuelta, que se marca una dirección en la vida..
[Puntaje Mujer y Hombre: [0-17]=Bajo; [18-22] = Medio; [23-32]=Alto]

11.34: C5_AUTODISCIPLINA. Características de Personalidad: Características de Personalidad: Hace referencia a la habilidad para iniciar tareas y llevarlas a cabo hasta el final a pesar de los inconvenientes y distracciones. Asimismo, refleja la capacidad de motivarse a sí mismo. .
[Puntaje Mujer y Hombre: [0-13]=Bajo; [14-18] = Medio; [19-32]=Alto]

11.35: C6_DELIBERACIÓN. Características de Personalidad: Reflexivo y prudente, tiende a pensar mucho las cosas antes de actuar..
[Puntaje Mujer: [0-13]=Bajo; [14-19] = Medio; [20-32]=Alto / Puntaje Hombre: [0-14]=Bajo; [15-19] = Medio; [20-32]=Alto]

Estrategias de aprendizaje_Estrategias cognitivas y metacognitivas

12.1: ENSAYO. Estrategias de aprendizaje: Leer apuntes de clases y memorizar listas de palabras y conceptos claves..
[Puntaje: [20-44]=Bajo; [45-55] = Medio;[56-80]=Alto]

12.2: Estrategias de aprendizaje: ELABORACIÓN. Estrategias de aprendizaje: Parafrasear el material estudiado y relacionar los conocimientos nuevos adquiridos con los aprendidos previamente..
[Puntaje: [20-44]=Bajo; [45-55] = Medio;[56-80]=Alto]

12.3: Estrategias de aprendizaje: ORGANIZACIÓN. Estrategias de aprendizaje: Seleccionar la información importante del material estudiado y organizarla o estructurarla..
[Puntaje: [20-44]=Bajo; [45-55] = Medio;[56-80]=Alto]

12.4: PENSAMIENTO_CRÍTICO. Estrategias de aprendizaje: Emplear conocimientos previos a nuevas situaciones para resolver problemas, tomar una decisión o hacer evaluaciones críticas..
[Puntaje: [20-44]=Bajo; [45-55] = Medio;[56-80]=Alto]

12.5: AUTO_REGULACIÓN_METACOGNITIVA. Estrategias de aprendizaje: Estrategias de aprendizaje: Establecer objetivos antes del inicio del estudio, analizar el tipo de tarea que se realizará, evaluar el nivel de aprendizaje, identificar dificultades al momento de llevar a cabo una tarea y realizar ajustes..
[Puntaje: [20-44]=Bajo; [45-55] = Medio;[56-80]=Alto]

Estrategias de aprendizaje_Estrategias de gestión de recursos

12.6: TIEMPO_Y_AMBIENTE_DE_ESTUDIO. Estrategias de aprendizaje: Manipulación y manejo del tiempo y el ambiente de estudio. Contar un espacio tranquilo, bien iluminado y ordenado, realizar un horario y planificar el tiempo, haciendo uso eficiente del mismo y planteando metas realistas en cada bloque de estudio..
[Puntaje: [Menor o igual que 41]=Bajo; [42-47] = Medio;[Mayor o igual que 48]=Alto]

12.7: REGULACIÓN_DEL_ESFUERZO. Estrategias de aprendizaje: Monitoreo y control de rendimiento y atención, con la finalidad de desarrollar y finalizar actividades, incluso balo la presencia de distractores o frente a tareas poco interesantes..
[Puntaje: [Menor o igual que 21]=Bajo; [22-24] = Medio;[Mayor o igual que 25]=Alto]

12.8: APRENDIZAJE_ENTRE_IGUALES. Estrategias de aprendizaje: Realización de actividades que busquen alcanzar una meta de aprendizaje mediante modalidades grupales..
[Puntaje: [Menor o igual que 13]=Bajo; [14-15] = Medio;[Mayor o igual que 16]=Alto]

12.9: BÚSQUEDA_DE_AYUDA. Estrategias de aprendizaje: Búsqueda de ayuda o apoyo cuando se distingue que se es incapaz de resolver o realizar una tarea por sí solo..
[Puntaje: [Menor o igual que 19]=Bajo; [20-22] = Medio;[Mayor o igual que 23]=Alto]

Percepción de soporte social

13.1: FAMILIA. Percepción de soporte social: Considera a su familia como una fuente de soporte y, por ello, suele recurrir a ellos cuando tiene algún problema o para compartir cómo se siente..
[Puntaje: [4-18]=Bajo; [19-20] = Medio;[Mayor o igual que 21]=Alto]

13.2: AMIGOS. Percepción de soporte social: Considera a sus amigos como una fuente de soporte y, por ello, suele recurrir a ellos cuando tiene algún problema o para compartir cómo se siente..
[Puntaje: [4-17]=Bajo; [18-19] = Medio;[Mayor o igual que 20]=Alto]

13.3: PERSONAS_RELEVANTES. Percepción de soporte social: Considera a otras personas importantes en su vida (ej.: pareja, profesor/a, padrino/madrina, etc.) como una fuente de soporte y, por ello, suele recurrir a ellos cuando tiene algún problema o para compartir cómo se siente..
[Puntaje: [4-18]=Bajo; [19-20] = Medio;[Mayor o igual que 21]=Alto]

Hábitos de salud

14.1: HABITO_SALUD1. 1. ¿Sueles desayunar antes de iniciar tus actividades diarias?.

14.2: HABITO_SALUD2. 2. En el último mes, ¿has mantenido un horario regular para desayunar y almorzar? .

14.3: HABITO_SALUD3. 3. En el último mes, ¿con qué frecuencia consumiste comida rápida (por ejemplo, Pizza Hut, Mc Donalds, Bembos o KFC)?.

14.4: HABITO_SALUD4. 4. En el último mes, ¿con qué frecuencia tomaste bebidas energéticas (por ejemplo, Red Bull o Volt)?.

14.5: HABITO_SALUD5. 5. ¿Cuántas horas en promedio duermes por las noches?.

14.6: HABITO_SALUD6. 6. ¿Cuántas veces a la semana realiza actividad física? .

14.7: HABITO_SALUD7. 7. En el último mes, ¿has fumado tabaco? .

14.8: HABITO_SALUD8. 8. En el último mes, ¿has tomado una bebida que contenía alcohol? .

14.9: HABITO_SALUD9. 9. ¿Alguna vez has consumido marihuana? .

14.1: HABITO_SALUD10. 10. ¿Alguna vez has usado otro tipo de sustancias como cocaína, heroína, éxtasis, poppers, inhaladores, hongos, ácidos o alucinógenos, anfetaminas o metanfetaminas?.

df.columns = df_dicc['Variable'].values

Data Cleaning

Displaying initial state of data

# Apply CSS to left-align headers, prevent text wrapping, and set max width to header width
display(HTML("""
<style>
    .dataframe th, .dataframe td {
        white-space: nowrap;
        max-width: 300px; 
        overflow: hidden;
        text-overflow: ellipsis;
    }
    .dataframe th, .dataframe td {
        text-align: left !important;
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"""))

# Now display your DataFrame
with pd.option_context(
    "display.min_rows", 20,
    'display.max_columns', None
    ):
        display(df)

	CODIGO_DEL_ALUMNO	ACADEMIC_YEAR	ACADEMIC_TERM	GENERO	EDAD_INGRESO	EDAD_ACTUAL	LUGAR_DE_NACIMIENTO	LUGAR_DE_ORIGEN	LUGAR_DE_RESIDENCIA	GRADO_PADRE	OCUPACION_PADRE	UBIGEO_PADRE	GRADO_MADRE	OCUPACION_MADRE	UBIGEO_MADRE	NUMERO_HERMANOS	NUMERO_HERMANOS_EN_LA_UP	COLEGIO_DE_PROCEDENCIA	TIPO_COLEGIO	UBIGEO_COLEGIO	BACHILLERATO_INTERNACIONAL	COLEGIO_DE_ALTO_RENDIMIENTO	EVALUACION_VIGESIMAL_COMPETENCIAS_MIXTO	3RO_MATEMATICA	3RO_COMUNICACION	4TO_MATEMATICA	4TO_COMUNICACION	5TO_MATEMATICA	5TO_COMUNICACION	3RO_CIENCIA_TECNOLOGIA_DISEÑA	3RO_CIENCIA_TECNOLOGIA_EXPLICA	3RO_CIENCIA_TECNOLOGIA_INDAGA	3RO_CIENCIAS_SOCIALES_CONSTRUYE	3RO_CIENCIAS_SOCIALES_ESPACIO_AMBIENTE	3RO_CIENCIAS_SOCIALES_RECURSOS_ECOLOGICOS	3RO_COMUNICACION_LENGUA_ESCRIBE	3RO_COMUNICACION_LENGUA_LEE	3RO_COMUNICACION_LENGUA_COMUNICA	3RO_MATEMATICA_CANTIDAD	3RO_MATEMATICA_FORMA	3RO_MATEMATICA_GESTION_DATOS	3RO_MATEMATICA_REGULARIDAD_EQUIVALENCIA	4TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_DISEÑA	4TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_EXPLICA	4TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_INDAGA	4TO_CIENCIAS_SOCIALES_CONSTRUYE	4TO_CIENCIAS_SOCIALES_ESPACIO_AMBIENTE	4TO_CIENCIAS_SOCIALES_RECURSOS_ECOLOGICOS	4TO_COMUNICACION_LENGUA_ESCRIBE	4TO_COMUNICACION_LENGUA_LEE	4TO_COMUNICACION_LENGUA_COMUNICA	4TO_MATEMATICA_CANTIDAD	4TO_MATEMATICA_FORMA	4TO_MATEMATICA_GESTION_DATOS	4TO_MATEMATICA_REGULARIDAD_EQUIVALENCIA	5TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_DISEÑA	5TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_EXPLICA	5TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_INDAGA	5TO_CIENCIAS_SOCIALES_CONSTRUYE	5TO_CIENCIAS_SOCIALES_ESPACIO_AMBIENTE	5TO_CIENCIAS_SOCIALES_RECURSOS_ECOLOGICOS	5TO_COMUNICACION_LENGUA_ESCRIBE	5TO_COMUNICACION_LENGUA_LEE	5TO_COMUNICACION_LENGUA_COMUNICA	5TO_MATEMATICA_CANTIDAD	5TO_MATEMATICA_FORMA	5TO_MATEMATICA_GESTION_DATOS	5TO_MATEMATICA_REGULARIDAD_EQUIVALENCIA	MODALIDAD_DE_ADMISION	AÑO_INGRESO_CARRERA	SEMESTRE_INGRESO_CARRERA	BECA	PIDIO_RECATEGORIZACION_DE_ESCALA	ESCALA_DE_PAGO_INICIAL	AÑO_DE_SOLICITUD_DE_RECATEGORIZACION	ESCALA_DE_PAGO_REGATEGORIZADO	ASIGNACION_ESCALA_INGRESOS_ESTIMADOS	ASIGNACION_ESCALA_MONTO_PAGADO_COLEGIO_PROCEDENCIA	INGRESO_ESTIMADO_FACTORIZADO_POR_NUMERO_DE_FAMILIARES	RECATEGORIZACION_INGRESOS_ESTIMADOS	RECATEGORIZACION_MONTO_PAGADO_COLEGIO_PROCEDENCIA	RECATEGORIZACION_INGRESO_ESTIMADO_FACTORIZADO_POR_NUMERO_DE_FAMILIARES	ESTADO_MATRICULA	CARRERA	PLAN_STUDIO	PRIMER_SEMESTRE_EN_QUE_CURSO_ESTUDIO	CAMBIO_DE_CARRERA	NUMERO_VECES_CAMBIO_CARRERA	CARRERA_PROCEDENTE	CARRERA_DESTINO	AGREGACION_DE_CARRERA	FACTOR_DE_INSCRIPCION	CICLO_SEGUN_REGLAMENTO	CREDITOS_ACUMULADO	CREDITOS_CICLO	CICLO_SEMESTRES_MATRICULADOS	AÑOS_ACUMULADOS_POR_ALUMNO	UBICACION_ACTUAL_DEL_ALUMNO_EN_EL_TERCIO	TERCIO_SUPERIOR	TERCIO_MEDIO	TERCIO_INFERIOR	PERIODO_DE_EGRESO_DEL_ALUMNO	TIENE_PROCESO_DISCIPLINARIO	MOTIVO_PROCESO_DISCIPLINARIO	TIENE_BAJA_ACADEMICA	MOTIVO_BAJA_ACADEMICA	RENUNCIA	CURSOS_OBLIGATORIOS_PLAN_ACADEMICO	CODIGO_DEL_CURSO	NOMBRE_DEL_CURSO	SECCION_DEL_CURSO	DOCENTE_DEL_CURSO	JEFE_DE_PRACTICA_DEL_CURSO	CREDITAJE_DEL_CURSO	ES_CURSO_NIVELATORIO	EXONERADO_CURSO_NIVELATORIO	CURSOS_EQUIVALENTES	DEPARTAMENTO_DEL_CURSO	NUMERO_DE_VECES_QUE_LLEVO_EL_CURSO	NUMERO_DE_ALUMNOS_POR_CURSO	NUMERO_DE_HORAS_TOTALES_DEL_CURSO	PORCENTAJE_DE_APROBADOS_POR_CURSO	NUMERO_DE_RETIRADOS_EN_EL_CURSO	NUMERO_DE_RETIRADOS_DE_CICLO	CALIFICACION_DEL_PROFESOR_DE_LA_SECCION	EXAMEN_FINAL_NOTA	EXAMEN_PARCIAL_NOTA	TRABAJO_NOTA	NOTA_FINAL_DEL_CURSO	PORCENTAJE_EXAMEN_PARCIAL	PORCENTAJE_EXAMEN_FINAL	PORCENTAJE_TRABAJO	PORCENTAJE_TRABAJO_FINAL	PORCENTAJE_PROMEDIO_PRACTICA	PORCENTAJE_NOTA_PARCIAL	PORCENTAJE_PRE_FINAL	PORCENTAJE_NOTA_FINAL	PORCENTAJE_PARTICIPACION	PORCENTAJE_ASISTENCIA	PORCENTAJE_CASOS	PORCENTAJE_CONTROL	PROMEDIO_ACUMULADO	PROMEDIO_CICLO	HA_TENIDO_EL_ROL_DE_JP	HA_TENIDO_EL_ROL_DE_AI_EN_EL_CIUP	NUMERO_DE_PRACTICAS_PREPROFESIONALES	N_NEUROTICISMO	N1_ANSIEDAD	N2_HOSTILIDAD	N3_DEPRESIÓN	N4_ANSIEDAD_SOCIAL	N5_IMPULSIVIDAD	N6_VULNERABILIDAD	E_EXTROVERSIÓN	E1_CORDIALIDAD	E2_GREGARISMO	E3_ASERTIVIDAD	E4_ACTIVIDAD	E5_BÚSQUEDA_DE_EMOCIONES	E6_EMOCIONES_POSITIVAS	O_APERTURA	O1_FANTASÍA	O2_ESTÉTICA	O3_SENTIMIENTOS	O4_ACCIONES	O5_IDEAS	O6_VALORES	A_AMABILIDAD	A1_CONFIANZA	A2_FRANQUEZA	A3_ALTRUISMO	A4_ACTITUD_CONCILIADORA	A5_MODESTIA	A6_SENSIBILIDAD_A_LOS_DEMÁS	C_RESONSABILIDAD	C1_COMPETENCIA	C2_ORDEN	C3_SENTIDO_DEL_DEBER	C4_NECESIDAD_DE_LOGRO	C5_AUTODISCIPLINA	C6_DELIBERACIÓN	ENSAYO	Estrategias de aprendizaje: ELABORACIÓN	Estrategias de aprendizaje: ORGANIZACIÓN	PENSAMIENTO_CRÍTICO	AUTO_REGULACIÓN_METACOGNITIVA	TIEMPO_Y_AMBIENTE_DE_ESTUDIO	REGULACIÓN_DEL_ESFUERZO	APRENDIZAJE_ENTRE_IGUALES	BÚSQUEDA_DE_AYUDA	FAMILIA	AMIGOS	PERSONAS_RELEVANTES	HABITO_SALUD1	HABITO_SALUD2	HABITO_SALUD3	HABITO_SALUD4	HABITO_SALUD5	HABITO_SALUD6	HABITO_SALUD7	HABITO_SALUD8	HABITO_SALUD9	HABITO_SALUD10
0	0x003c4717dc61e2a801539565cd9e8167ad6645fa175a...	2018	CUR VERANO	M	19	29	TACNA-JORGE BASADRE-ILABAYA	Provincia	LIMA-LIMA-SAN ISIDRO	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	Aspaen Gimnasio Saucará	OPCIONAL	- - Exterior - --- - Exterior - --Bucaramanga	NO	NO	OPCIONAL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	FALTANTE	2013.0	I PER	SIN BECA	SI	2	2013	1.0	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Economía	2015-I PER	2013-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	11	203.0	4	11	6.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	NO	170207	Innovación Textil en Colombia	A	RODRIGUEZ SERRA, MICHELLE	NaN	3	NO	NO	NaN	Ingeniería	1	18	10.0	89	0	0	7.0000	17	-1.0	17	17	0	0	40	0	0	0	0	60	0	0	0	0	13.45	17.00	NO	NO	2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	0x003c4717dc61e2a801539565cd9e8167ad6645fa175a...	2018	CUR VERANO	M	19	29	TACNA-JORGE BASADRE-ILABAYA	Provincia	LIMA-LIMA-SAN ISIDRO	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	Aspaen Gimnasio Saucará	OPCIONAL	- - Exterior - --- - Exterior - --Bucaramanga	NO	NO	OPCIONAL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	FALTANTE	2013.0	I PER	SIN BECA	SI	2	2013	1.0	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Economía	2015-I PER	2013-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	11	203.0	4	11	6.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	NO	9000387	Taller de Fortalecimiento de Competencia	C	RUBINA ESPINOSA, MAGALY SUSANA	NaN	1	NO	NO	NaN	Oficina del Preboste	0	30	21.0	100	0	0	0.0000	-1	-1.0	-1	REC	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100	0	0	13.45	17.00	NO	NO	2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	0x0090bcfbb9f54edfce3a743cbed4b2b540a7afd08269...	2018	CUR VERANO	F	16	25	LIMA-LIMA-MIRAFLORES	Lima	LIMA-LIMA-MIRAFLORES	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	MATER PURISSIMA AVENIDA DE LA AVIACION 445	OPCIONAL	Lima-Lima-Miraflores	NO	NO	VIGESIMAL	19.0	17.0	18.0	16.0	17.0	16.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Selectiva	2015.0	I PER	SIN BECA	NO	3	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Administración	2015-I PER	2015-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	5	89.0	4	14	8.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	160088	Contabilidad de Gestión	A	ESCOBAR ESPINO, ROBERTO DIEGO	NaN	4	NO	NO	160136	Contabilidad	1	25	68.0	96	0	0	6.5368	17	-1.0	15	16	0	0	40	0	0	0	0	60	0	0	0	0	12.44	16.00	NO	NO	2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
3	0x00c5536b4ceda92accead7b9258e738be746b2dc0d98...	2018	CUR VERANO	F	17	24	LIMA-LIMA-RIMAC	Lima	LIMA-LIMA-RÍMAC	Titulo Profesional	ADMINISTRADO	Lima-Lima-Rímac	Técnico Superior	Empresario	Lima-Lima-Rímac	1	0	NUESTRA SEÑORA DE LA CONSOLACION (Rimac)	OPCIONAL	Lima-Lima-Rímac	NO	NO	VIGESIMAL	17.0	15.0	17.0	15.0	17.0	15.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Selectiva	2017.0	I PER	SIN BECA	SI	4	2018	5.0	5131.82	500.00	1282.955	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Ingeniería Empresarial	2018-I PER	2017-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	2	38.0	4	11	6.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	130224	Estadística I	A	TOMA INAFUKO, JORGE	GARCIA RODRIGUEZ, SAMUEL	4	NO	NO	139643	Economía	1	30	66.0	83	0	0	3.8088	9	13.0	15	13	0	0	50	0	0	25	0	25	0	0	0	0	14.22	13.00	NO	NO	2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
4	0x00d135a1b90acfdb8567ee23a352ee17f36a8c7c912e...	2018	CUR VERANO	M	17	25	CARACAS--	Exterior	LIMA-LIMA-PUEBLO LIBRE	Titulo Profesional	ARQUITECTO	Lima-Lima-Surco	Titulo Profesional	ARQUITECTA	Lima-Lima-Surco	1	0	Alpamayo CALLE BUCARAMANGA 145	Colegios de Alto Rendimiento	Lima-Lima-Ate Vitarte	SI	SI	VIGESIMAL	15.0	14.0	15.0	15.0	17.0	18.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Selectiva	2016.0	I PER	SIN BECA	NO	2	0	NaN	18683.44	4244.07	4670.860	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Economía	2015-I PER	2016-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	5	88.0	4	12	6.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	NO	143344	Gerencia I	B	MAYA FLORES, RIGOBERTO MIGLE	NaN	4	NO	NO	140825, 142081, 149047	Administración	1	32	52.0	96	0	0	5.6618	13	-1.0	15	14	0	0	60	0	0	0	0	40	0	0	0	0	14.09	14.00	NO	NO	2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
5	0x00f2077826ef3ce3ae63afc85c91b49ece20b4070238...	2018	CUR VERANO	M	17	27	PUNO-SAN ROMAN-JULIACA	Provincia	LIMA-LIMA-JESÚS MARÍA	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	FRANCISCANO SAN ROMAN PLAZA DE ARMAS S/N	OPCIONAL	Puno-San Román-Juliaca	NO	NO	OPCIONAL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Escuela Preuniversitaria	2014.0	I PER	SIN BECA	NO	2	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Ingeniería Empresarial	2015-I PER	2014-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	7	140.0	5	12	7.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	NO	900218	Taller Prepar. para la Vida Profesional	F	RUBINA ESPINOSA, MAGALY SUSANA	NaN	1	NO	NO	900218_DER	Oficina del Preboste	0	33	21.0	100	0	0	0.0000	-1	-1.0	-1	REC	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100	0	0	13.13	11.00	NO	NO	2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
6	0x00f2077826ef3ce3ae63afc85c91b49ece20b4070238...	2018	CUR VERANO	M	17	27	PUNO-SAN ROMAN-JULIACA	Provincia	LIMA-LIMA-JESÚS MARÍA	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	FRANCISCANO SAN ROMAN PLAZA DE ARMAS S/N	OPCIONAL	Puno-San Román-Juliaca	NO	NO	OPCIONAL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Escuela Preuniversitaria	2014.0	I PER	SIN BECA	NO	2	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Ingeniería Empresarial	2015-I PER	2014-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	7	140.0	5	12	7.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	130225	Estadística II	A	RUBIO DONET, JORGE LUIS	MOTONISHI TUTUMI, ALFONSO NORBERTO	4	NO	NO	137644	Economía	1	29	66.0	96	0	0	5.9706	4	10.0	14	11	0	0	50	0	0	25	0	25	0	0	0	0	13.13	11.00	NO	NO	2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
7	0x00fdbf46d6507eb2e3814a0ec40e3e53b7dd11b4b32e...	2018	CUR VERANO	M	21	29	CAJAMARCA-CAJAMARCA-CAJAMARCA	Provincia	LIMA-LIMA-PUEBLO LIBRE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	DAVY AVENIDA HOYOS RUBIO 2684	Bachillerato Internacional	Cajamarca-Cajamarca-Cajamarca	SI	NO	VIGESIMAL	15.0	13.0	13.0	13.0	14.0	15.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Regular	2015.0	I PER	SIN BECA	NO	1	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Economía	2015-I PER	2015-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	4	76.0	4	14	7.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	150004	Ciencia Política	B	BLYDAL , CARL JOHAN	NaN	4	NO	NO	150119, 152230	Ciencias Sociales y Políticas	1	30	53.0	96	0	0	5.5588	14	12.0	14	14	0	0	60	0	0	20	0	20	0	0	0	0	12.37	14.00	NO	NO	1	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
8	0x0107d7ec9a272f83f15540965f9c0dbd10bc89a6fa32...	2018	CUR VERANO	F	16	26	LIMA-LIMA-LURIGANCHO	Lima	LIMA-LIMA-LA VICTORIA	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	PAMER - SANTA BEATRIZ JIRON EMILIO FERNANDEZ	OPCIONAL	Lima-Lima-Cercado	NO	NO	OPCIONAL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Selectiva	2014.0	I PER	SIN BECA	NO	4	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Administración	2015-I PER	2014-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	8	151.0	5	12	6.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	NO	1MN036	Marketing Relacional y CRM	A	PIPOLI DE AZAMBUJA, GINA MARIA	NaN	3	NO	NO	NaN	Marketing y Negocios Internacionales	1	31	21.0	96	0	0	6.0221	19	-1.0	19	19	0	0	70	0	0	0	0	30	0	0	0	0	16.58	17.80	NO	NO	2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
9	0x0107d7ec9a272f83f15540965f9c0dbd10bc89a6fa32...	2018	CUR VERANO	F	16	26	LIMA-LIMA-LURIGANCHO	Lima	LIMA-LIMA-LA VICTORIA	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	PAMER - SANTA BEATRIZ JIRON EMILIO FERNANDEZ	OPCIONAL	Lima-Lima-Cercado	NO	NO	OPCIONAL	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Selectiva	2014.0	I PER	SIN BECA	NO	4	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Administración	2015-I PER	2014-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	8	151.0	5	12	6.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	NO	141613	Marketplace Management	A	REATEGUI SCHWARZ, GERARDO	NaN	2	NO	NO	NaN	Administración	1	31	26.0	93	0	0	6.6531	-1	-1.0	16	16	0	0	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	16.58	17.80	NO	NO	2	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
272274	0xffefe52903f95d5e0df532927659199fb10612b0229d...	2022	II PER	F	17	19	LIMA-LIMA-ATE	Lima	LIMA-LIMA-SAN BORJA	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	REINA DE LAS AMERICAS - LA VICTORIA (La Victo	OPCIONAL	Lima-Lima-La Victoria	NO	NO	MIXTO	17.0	16.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	A	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	A	Admisión Selectiva	2022.0	I PER	SIN BECA	SI	3	2021	4.0	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Administración	2022-I PER	2022-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	155.6	2	31.0	19	4	2.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	138649	Matemáticas I	S	OLANO CRUCES, MARIO FERNANDO	CERNADES GOMEZ, JESUS	5	NO	NO	110043, 113038, 117005	Economía	2	32	84.0	65	0	0	6.8224	6	13.0	13	11	0	0	40	0	0	30	0	30	0	0	0	0	12.76	13.82	NO	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
272275	0xffefe52903f95d5e0df532927659199fb10612b0229d...	2022	II PER	F	17	19	LIMA-LIMA-ATE	Lima	LIMA-LIMA-SAN BORJA	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	REINA DE LAS AMERICAS - LA VICTORIA (La Victo	OPCIONAL	Lima-Lima-La Victoria	NO	NO	MIXTO	17.0	16.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	A	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	A	Admisión Selectiva	2022.0	I PER	SIN BECA	SI	3	2021	4.0	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Administración	2022-I PER	2022-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	155.6	2	31.0	19	4	2.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	NO	900597	Escritura creativa	A2	BOLAÑOS GAMERO, IVAN ENRIQUE	BIFFI OLIVAS, PATRICIA EDDA	1	NO	NO	NaN	Dirección de Formación Extraacadémica	0	20	26.0	80	0	0	0.0000	20	-1.0	-1	REC	0	0	0	0	0	0	0	100	0	0	0	0	12.76	13.82	NO	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
272276	0xffefe52903f95d5e0df532927659199fb10612b0229d...	2022	II PER	F	17	19	LIMA-LIMA-ATE	Lima	LIMA-LIMA-SAN BORJA	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	REINA DE LAS AMERICAS - LA VICTORIA (La Victo	OPCIONAL	Lima-Lima-La Victoria	NO	NO	MIXTO	17.0	16.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	A	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	A	Admisión Selectiva	2022.0	I PER	SIN BECA	SI	3	2021	4.0	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Administración	2022-I PER	2022-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	155.6	2	31.0	19	4	2.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	120006	Lenguaje II	N	PINASCO ESPINOSA, SANDRA GABRIELLA	NaN	4	NO	NO	121109, 121143	Humanidades	1	30	52.0	70	0	0	6.4022	12	16.0	15	14	0	0	40	0	0	30	0	30	0	0	0	0	12.76	13.82	NO	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
272277	0xffefe52903f95d5e0df532927659199fb10612b0229d...	2022	II PER	F	17	19	LIMA-LIMA-ATE	Lima	LIMA-LIMA-SAN BORJA	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	REINA DE LAS AMERICAS - LA VICTORIA (La Victo	OPCIONAL	Lima-Lima-La Victoria	NO	NO	MIXTO	17.0	16.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	A	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	A	Admisión Selectiva	2022.0	I PER	SIN BECA	SI	3	2021	4.0	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Administración	2022-I PER	2022-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	155.6	2	31.0	19	4	2.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	158109	Sociología	M	VALENZUELA GUILLEN, JORGE	NaN	4	NO	NO	150058	Ciencias Sociales y Políticas	1	30	54.0	96	0	0	6.5653	16	18.0	17	17	0	0	50	0	0	20	0	30	0	0	0	0	12.76	13.82	NO	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
272278	0xffefe52903f95d5e0df532927659199fb10612b0229d...	2022	II PER	F	17	19	LIMA-LIMA-ATE	Lima	LIMA-LIMA-SAN BORJA	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	REINA DE LAS AMERICAS - LA VICTORIA (La Victo	OPCIONAL	Lima-Lima-La Victoria	NO	NO	MIXTO	17.0	16.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	A	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	AD	A	Admisión Selectiva	2022.0	I PER	SIN BECA	SI	3	2021	4.0	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Administración	2022-I PER	2022-I PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	155.6	2	31.0	19	4	2.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	160092	Fundamentos de Contabilidad	I	ARIAS PICON, NORMA BEATRIZ	CEBALLOS VALENCIA, MARÍA ALEJANDRA	4	NO	NO	166097	Contabilidad	1	35	70.0	80	0	0	5.7414	14	15.0	12	14	0	0	40	0	0	30	0	30	0	0	0	0	12.76	13.82	NO	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
272279	0xfff51cd8d8ecd339d976bbd679fe2069542342e02ec7...	2022	II PER	M	18	20	CALLAO-CALLAO-CALLAO	Lima	CALLAO-CALLAO-CALLAO	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	SAN JOSE HNOS.MARISTAS (Callao - Callao)	OPCIONAL	Callao-Callao-Callao	NO	NO	OPCIONAL	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Escuela Preuniversitaria	2021.0	II PER	SIN BECA	NO	6	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Economía	2017-I PER	2021-II PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	216.3	3	52.0	18	5	3.0	199.0	SI	NO	NO	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	138201	Microeconomía I	E	MANRIQUE ZEDER, LISETH CRISTINA	CALATAYUD MALLQUI, ELMO ANDREE	5	NO	NO	132171, 139030	Economía	1	30	82.0	70	0	0	5.1550	12	15.0	16	15	0	0	40	0	0	30	0	30	0	0	0	0	15.34	15.35	NO	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
272280	0xfff51cd8d8ecd339d976bbd679fe2069542342e02ec7...	2022	II PER	M	18	20	CALLAO-CALLAO-CALLAO	Lima	CALLAO-CALLAO-CALLAO	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	SAN JOSE HNOS.MARISTAS (Callao - Callao)	OPCIONAL	Callao-Callao-Callao	NO	NO	OPCIONAL	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Escuela Preuniversitaria	2021.0	II PER	SIN BECA	NO	6	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Economía	2017-I PER	2021-II PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	216.3	3	52.0	18	5	3.0	199.0	SI	NO	NO	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	158109	Sociología	J	LLOSA MONTAGNE, CASANDRA	NaN	4	NO	NO	150058	Ciencias Sociales y Políticas	1	30	52.0	93	0	0	6.3300	20	18.0	17	18	0	0	50	0	0	20	0	30	0	0	0	0	15.34	15.35	NO	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
272281	0xfff51cd8d8ecd339d976bbd679fe2069542342e02ec7...	2022	II PER	M	18	20	CALLAO-CALLAO-CALLAO	Lima	CALLAO-CALLAO-CALLAO	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	SAN JOSE HNOS.MARISTAS (Callao - Callao)	OPCIONAL	Callao-Callao-Callao	NO	NO	OPCIONAL	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Escuela Preuniversitaria	2021.0	II PER	SIN BECA	NO	6	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Economía	2017-I PER	2021-II PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	216.3	3	52.0	18	5	3.0	199.0	SI	NO	NO	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	150140	Investigación Académica	G	PASTOR TORRES, GUSTAVO RICARDO	NaN	3	NO	NO	NaN	Ciencias Sociales y Políticas	1	30	56.0	93	0	0	6.7209	18	-1.0	-1	18	0	0	0	0	0	0	0	100	0	0	0	0	15.34	15.35	NO	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
272282	0xfff51cd8d8ecd339d976bbd679fe2069542342e02ec7...	2022	II PER	M	18	20	CALLAO-CALLAO-CALLAO	Lima	CALLAO-CALLAO-CALLAO	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	SAN JOSE HNOS.MARISTAS (Callao - Callao)	OPCIONAL	Callao-Callao-Callao	NO	NO	OPCIONAL	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Escuela Preuniversitaria	2021.0	II PER	SIN BECA	NO	6	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Economía	2017-I PER	2021-II PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	216.3	3	52.0	18	5	3.0	199.0	SI	NO	NO	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	SI	130229	Matemáticas IV	C	GERSHY DAMET VARGAS, KEVIN MARTIN	GARZON TRUJILLO, JUAN DIEGO	5	NO	NO	138652	Economía	1	35	86.0	31	0	0	6.7645	12	10.0	14	12	0	0	40	0	0	30	0	30	0	0	0	0	15.34	15.35	NO	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
272283	0xfff51cd8d8ecd339d976bbd679fe2069542342e02ec7...	2022	II PER	M	18	20	CALLAO-CALLAO-CALLAO	Lima	CALLAO-CALLAO-CALLAO	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	FALTANTE	0	0	SAN JOSE HNOS.MARISTAS (Callao - Callao)	OPCIONAL	Callao-Callao-Callao	NO	NO	OPCIONAL	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Admisión Escuela Preuniversitaria	2021.0	II PER	SIN BECA	NO	6	0	NaN	0.00	0.00	0.000	0.0	0.0	0.0	Matriculado	Economía	2017-I PER	2021-II PER	NO	0	NaN	NaN	NaN	216.3	3	52.0	18	5	3.0	199.0	SI	NO	NO	NaN	NO	NaN	NO	NaN	NO	NO	900750	Comunicación e influencia en el entorno	A2	GRANTHON URIARTE, RONALD JEFRIE	RODRIGUEZ CUADROS DE MURO, LORENA	1	NO	NO	NaN	Dirección de Formación Extraacadémica	0	30	26.0	76	0	0	0.0000	20	-1.0	-1	REC	0	0	0	0	0	0	0	100	0	0	0	0	15.34	15.35	NO	NO	0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

272284 rows × 203 columns

Missing Values and Categoricals

df['SECCION_DEL_CURSO'] = df['SECCION_DEL_CURSO'].str.upper()

df['ACADEMIC_YEAR'] = pd.to_numeric(df['ACADEMIC_YEAR'],  errors='coerce').astype('Int64')

# Create 'ciclo' column based on conditions
df['CICLO'] = None
df.loc[df['ACADEMIC_TERM'] == "CUR VERANO", 'CICLO'] = df['ACADEMIC_YEAR'].astype(str) + "-0"
df.loc[df['ACADEMIC_TERM'] == "I PER", 'CICLO'] = df['ACADEMIC_YEAR'].astype(str) + "-1"
df.loc[df['ACADEMIC_TERM'] == "II PER", 'CICLO'] = df['ACADEMIC_YEAR'].astype(str) + "-2"

df['AÑO_INGRESO_CARRERA'] = pd.to_numeric(df['AÑO_INGRESO_CARRERA'], errors='coerce').astype('Int64')

# Create 'ciclo_ingreso' column based on conditions
df['CICLO_INGRESO_CARRERA'] = None
df.loc[df['SEMESTRE_INGRESO_CARRERA'] == "CUR VERANO", 'CICLO_INGRESO_CARRERA'] = df['AÑO_INGRESO_CARRERA'].astype(str) + "-0"
df.loc[df['SEMESTRE_INGRESO_CARRERA'] == "I PER", 'CICLO_INGRESO_CARRERA'] = df['AÑO_INGRESO_CARRERA'].astype(str) + "-1"
df.loc[df['SEMESTRE_INGRESO_CARRERA'] == "II PER", 'CICLO_INGRESO_CARRERA'] = df['AÑO_INGRESO_CARRERA'].astype(str) + "-2"

df[['mat_primer_ciclo_en_que_estudio1', 'mat_primer_ciclo_en_que_estudio2']] = df['PRIMER_SEMESTRE_EN_QUE_CURSO_ESTUDIO'].str.split("-", expand=True)

df['mat_primer_ciclo_en_que_estudio1'] = pd.to_numeric(df['mat_primer_ciclo_en_que_estudio1'], errors='coerce').astype('Int64')

#Create 'primer_ciclo' column based on conditions
df['PRIMER_CICLO'] = None
df.loc[df['mat_primer_ciclo_en_que_estudio2'] == "CUR VERANO", 'PRIMER_CICLO'] = df['mat_primer_ciclo_en_que_estudio1'].astype(str) + "-0"
df.loc[df['mat_primer_ciclo_en_que_estudio2'].isin(["I PER", "01"]), 'PRIMER_CICLO'] = df['mat_primer_ciclo_en_que_estudio1'].astype(str) + "-1"
df.loc[df['mat_primer_ciclo_en_que_estudio2'] == "II PER", 'PRIMER_CICLO'] = df['mat_primer_ciclo_en_que_estudio1'].astype(str) + "-2"

# Step 4: Drop intermediate columns
df = df.drop(columns=['mat_primer_ciclo_en_que_estudio1', 'mat_primer_ciclo_en_que_estudio2'])

columns = [
    'GRADO_MADRE', 
    'GRADO_PADRE', 
    'OCUPACION_MADRE', 
    'OCUPACION_PADRE', 
    'UBIGEO_MADRE', 
    'UBIGEO_PADRE', 
    'MODALIDAD_DE_ADMISION'
]

# Step 1: Replace "FALTANTE" with an empty string ("") in the specified columns
for var in columns:
    df[var] = df[var].replace("FALTANTE", np.nan)

# Replace "OPCIONAL" with an empty string in the column cole_tipo_colegio
df['TIPO_COLEGIO'] = df['TIPO_COLEGIO'].replace("OPCIONAL", np.nan)

# Replace "COAR" with "Colegios de Alto Rendimiento" in the column cole_tipo_colegio
df['TIPO_COLEGIO'] = df['TIPO_COLEGIO'].replace("COAR", "Colegios de Alto Rendimiento")

# Replace "OPCIONAL" with an empty string in the column cole_eva_viges_competen_mixto
df['EVALUACION_VIGESIMAL_COMPETENCIAS_MIXTO'] = df['EVALUACION_VIGESIMAL_COMPETENCIAS_MIXTO'].replace("OPCIONAL", np.nan)

# Replace "SIN BECA" with an empty string in the column pen_beca
df['BECA'] = df['BECA'].replace("SIN BECA", np.nan)

# Replace 0 with NaN (equivalent to Stata's `.`) in the column pen_ano_de_solicit_de_recatego
df['AÑO_DE_SOLICITUD_DE_RECATEGORIZACION'] = df['AÑO_DE_SOLICITUD_DE_RECATEGORIZACION'].replace(0, np.nan)

df

	CODIGO_DEL_ALUMNO	ACADEMIC_YEAR	ACADEMIC_TERM	GENERO	EDAD_INGRESO	EDAD_ACTUAL	LUGAR_DE_NACIMIENTO	LUGAR_DE_ORIGEN	LUGAR_DE_RESIDENCIA	GRADO_PADRE	...	HABITO_SALUD4	HABITO_SALUD5	HABITO_SALUD6	HABITO_SALUD7	HABITO_SALUD8	HABITO_SALUD9	HABITO_SALUD10	CICLO	CICLO_INGRESO_CARRERA	PRIMER_CICLO
0	0x003c4717dc61e2a801539565cd9e8167ad6645fa175a...	2018	CUR VERANO	M	19	29	TACNA-JORGE BASADRE-ILABAYA	Provincia	LIMA-LIMA-SAN ISIDRO	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2018-0	2013-1	2013-1
1	0x003c4717dc61e2a801539565cd9e8167ad6645fa175a...	2018	CUR VERANO	M	19	29	TACNA-JORGE BASADRE-ILABAYA	Provincia	LIMA-LIMA-SAN ISIDRO	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2018-0	2013-1	2013-1
2	0x0090bcfbb9f54edfce3a743cbed4b2b540a7afd08269...	2018	CUR VERANO	F	16	25	LIMA-LIMA-MIRAFLORES	Lima	LIMA-LIMA-MIRAFLORES	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2018-0	2015-1	2015-1
3	0x00c5536b4ceda92accead7b9258e738be746b2dc0d98...	2018	CUR VERANO	F	17	24	LIMA-LIMA-RIMAC	Lima	LIMA-LIMA-RÍMAC	Titulo Profesional	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2018-0	2017-1	2017-1
4	0x00d135a1b90acfdb8567ee23a352ee17f36a8c7c912e...	2018	CUR VERANO	M	17	25	CARACAS--	Exterior	LIMA-LIMA-PUEBLO LIBRE	Titulo Profesional	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2018-0	2016-1	2016-1
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
272279	0xfff51cd8d8ecd339d976bbd679fe2069542342e02ec7...	2022	II PER	M	18	20	CALLAO-CALLAO-CALLAO	Lima	CALLAO-CALLAO-CALLAO	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2022-2	2021-2	2021-2
272280	0xfff51cd8d8ecd339d976bbd679fe2069542342e02ec7...	2022	II PER	M	18	20	CALLAO-CALLAO-CALLAO	Lima	CALLAO-CALLAO-CALLAO	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2022-2	2021-2	2021-2
272281	0xfff51cd8d8ecd339d976bbd679fe2069542342e02ec7...	2022	II PER	M	18	20	CALLAO-CALLAO-CALLAO	Lima	CALLAO-CALLAO-CALLAO	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2022-2	2021-2	2021-2
272282	0xfff51cd8d8ecd339d976bbd679fe2069542342e02ec7...	2022	II PER	M	18	20	CALLAO-CALLAO-CALLAO	Lima	CALLAO-CALLAO-CALLAO	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2022-2	2021-2	2021-2
272283	0xfff51cd8d8ecd339d976bbd679fe2069542342e02ec7...	2022	II PER	M	18	20	CALLAO-CALLAO-CALLAO	Lima	CALLAO-CALLAO-CALLAO	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2022-2	2021-2	2021-2

272284 rows × 206 columns

Duplicates

def duplicates_report(df, subset):
    total_duplicates = df.duplicated(subset=subset).sum()

    duplicates = df[df.duplicated(subset=subset, keep=False)].copy()
    if subset == None:
        duplicates['combined'] = duplicates.apply(tuple, axis=1)
    else:    
        duplicates['combined'] = duplicates[subset].apply(tuple, axis=1)
    duplicate_report = duplicates.groupby('combined').size().reset_index(name='count')
    duplicate_report = duplicate_report['count'].value_counts().sort_index()

    html = (f"<h2>Duplicates Report</h2>")
    
    if total_duplicates > 0:
        html += (f"<table border='1' class='dataframe'>"
                f"<tr><th><b>Copies</b></th><th><b>Unique obs.</b></th><th><b>Total obs.</b></th><th><b>Surplus</b></th></tr>")

        for x, y in duplicate_report.items():
            html += f"<tr><td>{x} observations: </td><td>{y}</td><td>{y*x}</td><td>{y*x-y}</td></tr>"

        # End HTML table
        html += (f"</table><br>")
    html += (f"Total number of duplicates: <b>{total_duplicates}</b>")

    display(HTML(html))

duplicates_report(df, None)

Duplicates Report

Copies	Unique obs.	Total obs.	Surplus
2 observations:	3043	6086	3043
3 observations:	36	108	72
4 observations:	154	616	462

Total number of duplicates: 3577

df = df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)

IDs

IDs should be the student code, the academic term, the course code, and the course section. However we can see that there are some instances of duplicates. This means that for the same student, in the same academic year, course, and section, there are two different values for some other column registered.

ids = ['CODIGO_DEL_ALUMNO', 'CICLO', 'CODIGO_DEL_CURSO','SECCION_DEL_CURSO']
duplicates_report(df, ids)

Duplicates Report

Copies	Unique obs.	Total obs.	Surplus
2 observations:	142	284	142

Total number of duplicates: 142

df[df.duplicated(subset=ids, keep=False)]

	CODIGO_DEL_ALUMNO	ACADEMIC_YEAR	ACADEMIC_TERM	GENERO	EDAD_INGRESO	EDAD_ACTUAL	LUGAR_DE_NACIMIENTO	LUGAR_DE_ORIGEN	LUGAR_DE_RESIDENCIA	GRADO_PADRE	...	HABITO_SALUD4	HABITO_SALUD5	HABITO_SALUD6	HABITO_SALUD7	HABITO_SALUD8	HABITO_SALUD9	HABITO_SALUD10	CICLO	CICLO_INGRESO_CARRERA	PRIMER_CICLO
14454	0x760754ba631b7f1d9fd2b06b7b22c581500bde25bb6b...	2018	I PER	F	16	25	LIMA-LIMA-SAN MIGUEL	Lima	LIMA-LIMA-SAN MIGUEL	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2018-1	2015-1	2015-1
14455	0x760754ba631b7f1d9fd2b06b7b22c581500bde25bb6b...	2018	I PER	F	16	25	LIMA-LIMA-SAN MIGUEL	Lima	LIMA-LIMA-SAN MIGUEL	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2018-1	2015-1	2015-1
64996	0x80cb52f6cd1cd0fc4f9b094146e5b28efb6f6768f5f1...	2019	I PER	M	16	26	LIMA-LIMA-JESUS MARIA	Lima	LIMA-LIMA-JESÚS MARÍA	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2019-1	2013-1	2013-1
64997	0x80cb52f6cd1cd0fc4f9b094146e5b28efb6f6768f5f1...	2019	I PER	M	16	26	LIMA-LIMA-JESUS MARIA	Lima	LIMA-LIMA-JESÚS MARÍA	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2019-1	2013-1	2013-1
71213	0xc0db24df9a9f9a67ef517a2a3341d1538ea4c6996cd4...	2019	I PER	M	18	26	LIMA-LIMA-ANCON	Lima	LIMA-LIMA-LIMA	Grado Acádemico de Bachiller	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2019-1	2016-1	2018-2
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
209067	0xf1c8dd53e4f076990eaca9c0e9547902f54b67fd64e4...	2021	II PER	M	17	22	LIMA-LIMA-LINCE	Lima	LIMA-LIMA-LIMA	Técnico Superior	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2021-2	2018-2	2018-2
209068	0xf1c8dd53e4f076990eaca9c0e9547902f54b67fd64e4...	2021	II PER	M	17	22	LIMA-LIMA-LINCE	Lima	LIMA-LIMA-LIMA	Técnico Superior	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2021-2	2018-2	2018-2
209069	0xf1c8dd53e4f076990eaca9c0e9547902f54b67fd64e4...	2021	II PER	M	17	22	LIMA-LIMA-LINCE	Lima	LIMA-LIMA-LIMA	Técnico Superior	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2021-2	2018-2	2018-2
209070	0xf1c8dd53e4f076990eaca9c0e9547902f54b67fd64e4...	2021	II PER	M	17	22	LIMA-LIMA-LINCE	Lima	LIMA-LIMA-LIMA	Técnico Superior	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2021-2	2018-2	2018-2
209071	0xf1c8dd53e4f076990eaca9c0e9547902f54b67fd64e4...	2021	II PER	M	17	22	LIMA-LIMA-LINCE	Lima	LIMA-LIMA-LIMA	Técnico Superior	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2021-2	2018-2	2018-2

284 rows × 206 columns

Checking for systematic differences in values mannualy would be difficult and inneficient, because of that, we write a code that neatly shows the differing values within each duplicated unique observation

# Create a function to find differing values
def find_differences(dup_df, subset_cols):
    # Group by the subset columns to compare duplicates within the same group
    grouped = dup_df.groupby(subset_cols)
    
    differing_rows = []
    
    # Compare each group of duplicates
    for _, group in grouped:
        if len(group) > 1:  # Check only if there's more than one duplicate
            # Find the differences between rows
            for col in group.columns:
                if col not in subset_cols:  # Skip subset columns used to check duplicates
                    # If values in this column are not the same, mark them
                    if len(group[col].unique()) > 1:
                        differing_rows.append({
                            'Subset_Columns': str(group[subset_cols].iloc[0].to_dict()),
                            'Differing_Column': col,
                            'Differing_Values': group[col].tolist()
                        })
    
    differing_report = pd.DataFrame(differing_rows)

    wide_report = differing_report.pivot(index='Subset_Columns', columns='Differing_Column', values='Differing_Values')
    
    return wide_report

Here, each row corresponds to a unique ID, and the columns show the differing values that result in the initial duplicates drop not dropping said ID duplicates.

duplicates = df[df.duplicated(subset=ids, keep=False)].copy()
id_differences = find_differences(duplicates, ids)

with pd.option_context(
    "display.min_rows", 10,
    'display.max_columns', None
    ):
    display(id_differences)

Differing_Column	A1_CONFIANZA	A2_FRANQUEZA	A3_ALTRUISMO	A4_ACTITUD_CONCILIADORA	A5_MODESTIA	A6_SENSIBILIDAD_A_LOS_DEMÁS	APRENDIZAJE_ENTRE_IGUALES	AUTO_REGULACIÓN_METACOGNITIVA	A_AMABILIDAD	BECA	BÚSQUEDA_DE_AYUDA	C1_COMPETENCIA	C2_ORDEN	C3_SENTIDO_DEL_DEBER	C4_NECESIDAD_DE_LOGRO	C5_AUTODISCIPLINA	C6_DELIBERACIÓN	CALIFICACION_DEL_PROFESOR_DE_LA_SECCION	C_RESONSABILIDAD	E1_CORDIALIDAD	E2_GREGARISMO	E3_ASERTIVIDAD	E4_ACTIVIDAD	E5_BÚSQUEDA_DE_EMOCIONES	E6_EMOCIONES_POSITIVAS	ENSAYO	E_EXTROVERSIÓN	Estrategias de aprendizaje: ELABORACIÓN	Estrategias de aprendizaje: ORGANIZACIÓN	HABITO_SALUD6	N1_ANSIEDAD	N2_HOSTILIDAD	N3_DEPRESIÓN	N4_ANSIEDAD_SOCIAL	N5_IMPULSIVIDAD	N6_VULNERABILIDAD	N_NEUROTICISMO	O1_FANTASÍA	O2_ESTÉTICA	O3_SENTIMIENTOS	O4_ACCIONES	O5_IDEAS	O6_VALORES	O_APERTURA	PENSAMIENTO_CRÍTICO	REGULACIÓN_DEL_ESFUERZO	TIEMPO_Y_AMBIENTE_DE_ESTUDIO
Subset_Columns
{'CODIGO_DEL_ALUMNO': '0x010eeef0ea3a70753fa661fbb14bbaa563b06ef0c59d5f6b9737ac1b5bf4e4f6', 'CICLO': '2021-1', 'CODIGO_DEL_CURSO': '120133', 'SECCION_DEL_CURSO': 'D'}	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[6.6078, 6.0733]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
{'CODIGO_DEL_ALUMNO': '0x010eeef0ea3a70753fa661fbb14bbaa563b06ef0c59d5f6b9737ac1b5bf4e4f6', 'CICLO': '2021-1', 'CODIGO_DEL_CURSO': '1F0120', 'SECCION_DEL_CURSO': 'C'}	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[5.2411, 6.1786]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
{'CODIGO_DEL_ALUMNO': '0x097b73181755d5227b81c43ec5bf6a1e8161ebd84a3e2eb88886c77c0bc023c0', 'CICLO': '2021-1', 'CODIGO_DEL_CURSO': '120000', 'SECCION_DEL_CURSO': 'REC'}	[13.0, 17.0]	[17.0, 23.0]	NaN	[21.0, 22.0]	[20.0, 21.0]	[26.0, 22.0]	NaN	NaN	[125.0, 133.0]	NaN	NaN	[29.0, 27.0]	[26.0, 21.0]	[26.0, 27.0]	[27.0, 25.0]	[27.0, 24.0]	[23.0, 26.0]	NaN	[158.0, 150.0]	[28.0, 29.0]	NaN	[27.0, 24.0]	[22.0, 21.0]	[26.0, 22.0]	NaN	NaN	[156.0, 149.0]	NaN	NaN	NaN	[26.0, 16.0]	[12.0, 8.0]	[19.0, 11.0]	[10.0, 11.0]	[8.0, 9.0]	[10.0, 9.0]	[85.0, 64.0]	[19.0, 12.0]	[21.0, 23.0]	[22.0, 20.0]	[12.0, 19.0]	[28.0, 24.0]	[24.0, 21.0]	[126.0, 119.0]	NaN	NaN	NaN
{'CODIGO_DEL_ALUMNO': '0x097b73181755d5227b81c43ec5bf6a1e8161ebd84a3e2eb88886c77c0bc023c0', 'CICLO': '2021-1', 'CODIGO_DEL_CURSO': '170131', 'SECCION_DEL_CURSO': 'REC'}	[13.0, 17.0]	[17.0, 23.0]	NaN	[21.0, 22.0]	[20.0, 21.0]	[26.0, 22.0]	NaN	NaN	[125.0, 133.0]	NaN	NaN	[29.0, 27.0]	[26.0, 21.0]	[26.0, 27.0]	[27.0, 25.0]	[27.0, 24.0]	[23.0, 26.0]	NaN	[158.0, 150.0]	[28.0, 29.0]	NaN	[27.0, 24.0]	[22.0, 21.0]	[26.0, 22.0]	NaN	NaN	[156.0, 149.0]	NaN	NaN	NaN	[26.0, 16.0]	[12.0, 8.0]	[19.0, 11.0]	[10.0, 11.0]	[8.0, 9.0]	[10.0, 9.0]	[85.0, 64.0]	[19.0, 12.0]	[21.0, 23.0]	[22.0, 20.0]	[12.0, 19.0]	[28.0, 24.0]	[24.0, 21.0]	[126.0, 119.0]	NaN	NaN	NaN
{'CODIGO_DEL_ALUMNO': '0x0ef911215bce81895e16afedf12caf069bf52cc94607d92a30beef2d91937e3e', 'CICLO': '2021-1', 'CODIGO_DEL_CURSO': '138649', 'SECCION_DEL_CURSO': 'A'}	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[5.9286, 4.9072]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
{'CODIGO_DEL_ALUMNO': '0xf1c8dd53e4f076990eaca9c0e9547902f54b67fd64e437e36a4d82006896f406', 'CICLO': '2021-2', 'CODIGO_DEL_CURSO': '144741', 'SECCION_DEL_CURSO': 'A'}	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[Subsidio tipo 1, Beca Patronato UP]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
{'CODIGO_DEL_ALUMNO': '0xf1c8dd53e4f076990eaca9c0e9547902f54b67fd64e437e36a4d82006896f406', 'CICLO': '2021-2', 'CODIGO_DEL_CURSO': '180091', 'SECCION_DEL_CURSO': 'D'}	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[Beca Patronato UP, Subsidio tipo 1]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
{'CODIGO_DEL_ALUMNO': '0xf1c8dd53e4f076990eaca9c0e9547902f54b67fd64e437e36a4d82006896f406', 'CICLO': '2021-2', 'CODIGO_DEL_CURSO': '1F0112', 'SECCION_DEL_CURSO': 'E'}	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[Subsidio tipo 1, Beca Patronato UP]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
{'CODIGO_DEL_ALUMNO': '0xf1c8dd53e4f076990eaca9c0e9547902f54b67fd64e437e36a4d82006896f406', 'CICLO': '2021-2', 'CODIGO_DEL_CURSO': '900218', 'SECCION_DEL_CURSO': 'B2'}	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[Beca Patronato UP, Subsidio tipo 1]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
{'CODIGO_DEL_ALUMNO': '0xf1c8dd53e4f076990eaca9c0e9547902f54b67fd64e437e36a4d82006896f406', 'CICLO': '2021-2', 'CODIGO_DEL_CURSO': '900649', 'SECCION_DEL_CURSO': 'D1'}	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[Subsidio tipo 1, Beca Patronato UP]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

142 rows × 47 columns

We can clearly see that there is some cleaning to be done in some variable modules.

First, there seems to be multiple values for variables of the Big Five (Características de personalidad) module. As if the same student, in the same academic term, and in the same course and section had been surveyed twice and therefore multiple responses had been registered. The same thing happens within the Studying Strategies (Estrategias de aprendizaje) and the Health Habits (Hábitos de salud) modules.

Second, there are differing values in the rating the student gave the professor for their course section. As if the student had rated the professor twice during the same academic term.

Third, a same student has multiple scholarship categories assigned in the same term.

df['CALIFICACION_DEL_PROFESOR_DE_LA_SECCION'] = df.groupby(ids)['CALIFICACION_DEL_PROFESOR_DE_LA_SECCION'].transform('max')

df_wide = df.copy()
df_wide['pen_n_beca'] = "BECA" + (df_wide.groupby(ids).cumcount() + 1).astype(str)
df_wide = df_wide.pivot(index=ids, columns='pen_n_beca', values='BECA').reset_index()
df = df.merge(df_wide, on=ids, how='left')
df = df.drop(columns=['BECA'])

cols = list(df.filter(regex='^([ACENO](\\d|)_)').columns) + ['APRENDIZAJE_ENTRE_IGUALES',
    'AUTO_REGULACIÓN_METACOGNITIVA', 
    'BÚSQUEDA_DE_AYUDA', 
    'ENSAYO', 
    'Estrategias de aprendizaje: ELABORACIÓN', 
    'Estrategias de aprendizaje: ORGANIZACIÓN', 
    'PENSAMIENTO_CRÍTICO', 'REGULACIÓN_DEL_ESFUERZO', 
    'TIEMPO_Y_AMBIENTE_DE_ESTUDIO']

for col in cols:
    df[col] = df.groupby(ids)[col].transform('mean')

# Step 1: Define a mapping from the categorical strings to numerical values
habitos_mapping = {
    'Nunca': 0,
    'De 1 a 2 veces': 1,
    'De 3 a 4 veces': 2,
    'De 5 a 7 veces': 3
}

# Step 2: Apply the mapping to the 'HABITOS_SALUD6' column, ignoring NaN
df['HABITO_SALUD6_num'] = df['HABITO_SALUD6'].map(habitos_mapping)

# Step 3: Apply the groupby and mode (most frequent value) transformation for 'HABITOS_SALUD6'
df['HABITO_SALUD6_num'] = df.groupby(ids)['HABITO_SALUD6_num'].transform('max')

# Step 4: Map the numerical values back to the original strings
reverse_habitos_mapping = {v: k for k, v in habitos_mapping.items()}
df['HABITO_SALUD6'] = df['HABITO_SALUD6_num'].map(reverse_habitos_mapping)

# Step 5: Drop the temporary numerical column
df = df.drop(columns=['HABITO_SALUD6_num'])

df = df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)
duplicates_report(df, ids)

Duplicates Report

Total number of duplicates: 0

for col in ['AÑO_DE_SOLICITUD_DE_RECATEGORIZACION', 'ESCALA_DE_PAGO_REGATEGORIZADO', 'AÑOS_ACUMULADOS_POR_ALUMNO', 'UBICACION_ACTUAL_DEL_ALUMNO_EN_EL_TERCIO', 'PERIODO_DE_EGRESO_DEL_ALUMNO']:   
    df[col] = df[col].astype('Int64')

EDA

def col_analysis(df, col):
    if not os.path.exists(f"../../_static\\temp_figures"):
        os.makedirs(f"../../_static\\temp_figures")
        
    total_obs = len(df[col])

    unique_values = df[col].nunique()
    unique_percentage = (unique_values / total_obs) * 100
    missing_values = df[col].isna().sum()
    missing_percentage = (missing_values / total_obs) * 100

    text_info = (f"<h2>{col}</h2>"
                    f"<b>Total number of unique values:</b> {unique_values} ({unique_percentage:.2f}%)<br>"
                    f"<b>Missing values:</b> {missing_values} ({missing_percentage:.2f}%)<br>")
    
    if unique_values > 11 and unique_values < 2600:
        top_values = df[col].value_counts().head(5)
        bot_values = df[col].value_counts().tail(5)

        text_info += (f"<b>Most frequent values:</b><br>"
                        f"<div style='padding-left: 20px;'>")
        for value, count in top_values.items():
            percentage = (count / total_obs) * 100
            text_info += f"{value}: {count} ({percentage:.1f}%)<br>"
        text_info += "</div>"
        text_info += (f"<b>Least frequent values:</b><br>"
                        f"<div style='padding-left: 20px;'>")
        for value, count in bot_values.items():
            percentage = (count / total_obs) * 100
            text_info += f"{value}: {count} ({percentage:.1f}%)<br>"
        text_info += "</div>"
    elif unique_values <= 11:
        text_info += (f"<b>Value Counts:</b><br>"
                        f"<div style='padding-left: 20px;'>")
        for value, count in df[col].value_counts().items():
            percentage = (count / total_obs) * 100
            text_info += f"{value}: {count} ({percentage:.1f}%)<br>"
        text_info += "</div>"
    else:
        text_info += "<br>"
    if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[col]):
        min_value = df[col].min()
        max_value = df[col].max()
        median_value = df[col].median()
        mode_value = df[col].mode().values
        mode_value_str = ', '.join(map(str, mode_value))
        
        text_info += (f"<b>Minimum value:</b> {min_value}<br>"
                      f"<b>Maximum value:</b> {max_value}<br>"
                      f"<b>Median value:</b> {median_value}<br>"
                      f"<b>Mode value(s):</b> {mode_value_str}<br>")

    
    # Start an HTML block for the layout
    html = f"""
    <div style="display: flex; align-items: flex-start;">
        <div style="width: 40%; padding-right: 20px; word-wrap: break-word; max-width: 95%;">
            {text_info}
        </div>
        <div style="width: 60%;">
    """

    # Plot based on the column type
    text_color = '#D3D3D3'
    plot_generated = False
    box_plot = False

    if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[col]):
        if pd.api.types.is_integer_dtype(df[col]) and (df[col].nunique() < 12):
            # Plot a bar plot for integer data
            plot_generated = True
            fig, axs = plt.subplots(figsize=(8, 5))
            value_counts = df[col].value_counts().sort_index()
            sns.barplot(x=value_counts.index, y=value_counts.values)
            plt.title(f"Bar Plot of {col}", color=text_color)
            plt.xlabel(col, color=text_color)
            plt.ylabel("Frequency", color=text_color)
        elif pd.api.types.is_integer_dtype(df[col]):
            # Plot a bar plot for integer data
            plot_generated = True
            fig, axs = plt.subplots(nrows=2, figsize=(8, 5), sharex=True, gridspec_kw={'height_ratios': [3, 1]})
            box_plot = True
            sns.histplot(df[col].dropna(), discrete=True, ax=axs[0])
            axs[0].set_title(f"Histogram of {col}", color=text_color)
            axs[0].set_ylabel("Frequency", color=text_color)

            sns.boxplot(x=df[col].dropna(), ax=axs[1], orient='h')
            axs[1].set_xlabel(col, color=text_color)
            axs[1].set_ylabel("")
        else:
            # Plot a KDE plot for float data
            plot_generated = True
            fig, axs = plt.subplots(nrows=2, figsize=(8, 5), sharex=True, gridspec_kw={'height_ratios': [3, 1]})
            box_plot = True
            sns.histplot(df[col].dropna(), bins=20, ax=axs[0])
            axs[0].set_title(f"Histogram of {col}", color=text_color)
            axs[0].set_ylabel("Density", color=text_color)

            sns.boxplot(x=df[col].dropna(), ax=axs[1], orient='h')
            axs[1].set_xlabel(col, color=text_color)
            axs[1].set_ylabel("")
            
    if pd.api.types.is_object_dtype(df[col]) and df[col].nunique() < 10 and df[col].dropna().nunique() > 1:
        plot_generated = True
        fig, axs = plt.subplots(figsize=(8, 5))
        sorted_values = (df[col].dropna().value_counts() / df[col].dropna().value_counts().sum()*100).sort_values()

        others_sum = 0
        new_value_counts = {}
        others_added = False

        # Loop through categories and decide if they should go into "Others"
        for value, pct in sorted_values.items():
            if pct + others_sum < 5:
                others_sum += pct
                others_added = True
            else:
                new_value_counts[value] = df[col].dropna().value_counts()[value]

        if others_added:
            new_value_counts['Others'] = int((others_sum / 100) * df[col].dropna().value_counts().sum())

        # Convert the dictionary back to a series for plotting
        new_value_counts = pd.Series(new_value_counts).sort_values(ascending=False)

        # Plot pie chart
        new_value_counts.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=plt.cm.Paired.colors)
        plt.title(f"Pie Chart of {col}", color=text_color)
        plt.ylabel('')  # Hide the y-label
        for text in axs.texts:
            if '%' not in text.get_text():
                text.set_color(text_color)

    if plot_generated and not box_plot:
        fig.patch.set_alpha(0)
        axs.patch.set_alpha(0) 
        sns.despine(left=True, bottom=True)

        axs.tick_params(axis='x', colors=text_color)
        axs.tick_params(axis='y', colors=text_color)

        for spine in axs.spines.values():
            spine.set_visible(False)

        legend = axs.get_legend()
        if legend:
            plt.setp(legend.get_texts(), color=text_color)
        
        # Save the plot as an image and embed it in HTML
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(f"../../_static\\temp_figures\\{col}.png", transparent=True)

        # Embed the plot in the HTML
        html += f'<img src="../../_static\\temp_figures\\{col}.png" width="100%">'

        plt.close()
    
    elif plot_generated and box_plot:
        fig.patch.set_alpha(0)
        for ax in axs:
            ax.patch.set_alpha(0) 
            sns.despine(left=True, bottom=True)

            ax.tick_params(axis='x', colors=text_color)
            ax.tick_params(axis='y', colors=text_color)

            for spine in ax.spines.values():
                spine.set_visible(False)

            legend = ax.get_legend()
            if legend:
                plt.setp(legend.get_texts(), color=text_color)
            
        # Save the plot as an image and embed it in HTML
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(f"../../_static\\temp_figures\\{col}_boxplot.png", transparent=True)

        # Embed the plot in the HTML
        html += f'<img src="../../_static\\temp_figures\\{col}_boxplot.png" width="100%">'

        plt.close()
    
    html += "</div></div><br><br>"

    # Display the HTML content
    display(HTML(html))

for col in df.columns:
    col_analysis(df,col)

CODIGO_DEL_ALUMNO

Total number of unique values: 9314 (3.47%)
Missing values: 0 (0.00%)

ACADEMIC_YEAR

Total number of unique values: 5 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

2021: 61283 (22.8%)
2022: 58149 (21.7%)
2018: 50356 (18.8%)
2020: 49500 (18.4%)
2019: 49277 (18.3%)

Minimum value: 2018
Maximum value: 2022
Median value: 2020.0
Mode value(s): 2021

ACADEMIC_TERM

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

I PER: 131997 (49.1%)
II PER: 120081 (44.7%)
CUR VERANO: 16487 (6.1%)

GENERO

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

F: 145906 (54.3%)
M: 122659 (45.7%)

EDAD_INGRESO

Total number of unique values: 24 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

17: 120880 (45.0%)
16: 73983 (27.5%)
18: 44730 (16.7%)
19: 16184 (6.0%)
20: 5213 (1.9%)

Least frequent values:

48: 17 (0.0%)
31: 15 (0.0%)
35: 14 (0.0%)
47: 10 (0.0%)
32: 5 (0.0%)

Minimum value: 15
Maximum value: 48
Median value: 17.0
Mode value(s): 17

EDAD_ACTUAL

Total number of unique values: 29 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

23: 40390 (15.0%)
24: 40022 (14.9%)
22: 34010 (12.7%)
25: 29299 (10.9%)
21: 27218 (10.1%)

Least frequent values:

40: 22 (0.0%)
57: 10 (0.0%)
44: 9 (0.0%)
48: 8 (0.0%)
36: 2 (0.0%)

Minimum value: 17
Maximum value: 57
Median value: 23.0
Mode value(s): 23

LUGAR_DE_NACIMIENTO

Total number of unique values: 458 (0.17%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

LIMA-LIMA-SANTIAGO DE SURCO: 36111 (13.4%)
LIMA-LIMA-SAN BORJA: 20155 (7.5%)
LIMA-LIMA-MIRAFLORES: 19937 (7.4%)
LIMA-LIMA-SAN ISIDRO: 18195 (6.8%)
LIMA-LIMA-JESUS MARIA: 18129 (6.8%)

Least frequent values:

HUANCAVELICA-HUAYTARA-SAN ANTONIO DE CUSICANCHA: 4 (0.0%)
PASCO-PASCO-PALLANCHACRA: 4 (0.0%)
LAMBAYEQUE-LAMBAYEQUE-MOCHUMI: 4 (0.0%)
AMAZONAS-BAGUA-BAGUA: 4 (0.0%)
PUNO-SAN ROMAN-CABANA: 3 (0.0%)

LUGAR_DE_ORIGEN

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

Lima: 215820 (80.4%)
Provincia: 50763 (18.9%)
Exterior: 1982 (0.7%)

LUGAR_DE_RESIDENCIA

Total number of unique values: 375 (0.14%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

LIMA-LIMA-LIMA: 43096 (16.0%)
LIMA-LIMA-SURCO: 27913 (10.4%)
LIMA-LIMA-LA MOLINA: 19495 (7.3%)
LIMA-LIMA-SAN ISIDRO: 17514 (6.5%)
LIMA-LIMA-PUEBLO LIBRE: 16276 (6.1%)

Least frequent values:

PUNO-PUNO-PICHACANI: 4 (0.0%)
AYACUCHO-PAUCAR DEL SARA SARA-LAMPA: 4 (0.0%)
ICA-NASCA-NAZCA: 4 (0.0%)
ANCASH-CARLOS FERMIN FITZCARRALD-SAN LUIS: 4 (0.0%)
BUENOS AIRES--: 1 (0.0%)

GRADO_PADRE

Total number of unique values: 8 (0.00%)
Missing values: 128529 (47.86%)
Value Counts:

Titulo Profesional: 54800 (20.4%)
Grado Académico de Magíster: 22592 (8.4%)
Grado Acádemico de Bachiller: 20729 (7.7%)
Egresado 2021: 18938 (7.1%)
Técnico Superior: 18000 (6.7%)
Grado Académico de Doctor: 2388 (0.9%)
Actualmente en Técnico: 1569 (0.6%)
Actualmente en Universidad: 1020 (0.4%)

OCUPACION_PADRE

Total number of unique values: 772 (0.29%)
Missing values: 129477 (48.21%)
Most frequent values:

Ingeniero: 11822 (4.4%)
INGENIERO: 5048 (1.9%)
Abogado: 4592 (1.7%)
Administrado: 4067 (1.5%)
Economista: 3991 (1.5%)

Least frequent values:

DOCENTE UNIVERSITARIO: 4 (0.0%)
Ingeniero en Industrias Alimentarias: 4 (0.0%)
Adm.Hotelera: 2 (0.0%)
Estomatologo: 1 (0.0%)
Laborat.Clin: 1 (0.0%)

UBIGEO_PADRE

Total number of unique values: 228 (0.08%)
Missing values: 135815 (50.57%)
Most frequent values:

Lima-Lima-Surco: 17092 (6.4%)
Lima-Lima-La Molina: 10311 (3.8%)
Lima-Lima-San Borja: 7935 (3.0%)
Lima-Lima-San Isidro: 6079 (2.3%)
Lima-Lima-Miraflores: 5398 (2.0%)

Least frequent values:

Cusco-Quispicanchi-OROPESA: 8 (0.0%)
La Libertad-Trujillo-LA ESPERANZA: 6 (0.0%)
Huancavelica-Tayacaja-PAMPAS: 6 (0.0%)
Amazonas-Bongará-JAZAN: 5 (0.0%)
Puno-Chucuito-JULI: 4 (0.0%)

GRADO_MADRE

Total number of unique values: 8 (0.00%)
Missing values: 126626 (47.15%)
Value Counts:

Titulo Profesional: 57034 (21.2%)
Técnico Superior: 27694 (10.3%)
Egresado 2021: 25209 (9.4%)
Grado Acádemico de Bachiller: 18677 (7.0%)
Grado Académico de Magíster: 9559 (3.6%)
Actualmente en Técnico: 1710 (0.6%)
Actualmente en Universidad: 1224 (0.5%)
Grado Académico de Doctor: 832 (0.3%)

OCUPACION_MADRE

Total number of unique values: 770 (0.29%)
Missing values: 129466 (48.21%)
Most frequent values:

Docente: 4777 (1.8%)
Profesora: 3644 (1.4%)
Contadora: 3475 (1.3%)
Amadecasa: 3321 (1.2%)
Casa: 3280 (1.2%)

Least frequent values:

QuimicaFar.: 1 (0.0%)
Estomatologí: 1 (0.0%)
EMPRESARI: 1 (0.0%)
Esteticista: 1 (0.0%)
Obstetric: 1 (0.0%)

UBIGEO_MADRE

Total number of unique values: 210 (0.08%)
Missing values: 131008 (48.78%)
Most frequent values:

Lima-Lima-Surco: 16908 (6.3%)
Lima-Lima-La Molina: 11123 (4.1%)
Lima-Lima-San Borja: 8414 (3.1%)
Lima-Lima-San Isidro: 6306 (2.3%)
Lima-Lima-Miraflores: 5878 (2.2%)

Least frequent values:

La Libertad-Pacasmayo-SAN JOSE: 9 (0.0%)
Cusco-Quispicanchi-OROPESA: 8 (0.0%)
Huancavelica-Tayacaja-PAMPAS: 6 (0.0%)
Amazonas-Bongará-JAZAN: 5 (0.0%)
Puno-Chucuito-JULI: 4 (0.0%)

NUMERO_HERMANOS

Total number of unique values: 7 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 160181 (59.6%)
1: 68222 (25.4%)
2: 32429 (12.1%)
3: 6392 (2.4%)
4: 1077 (0.4%)
5: 215 (0.1%)
6: 49 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 6
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

NUMERO_HERMANOS_EN_LA_UP

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 257703 (96.0%)
1: 10679 (4.0%)
2: 183 (0.1%)

Minimum value: 0
Maximum value: 2
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

COLEGIO_DE_PROCEDENCIA

Total number of unique values: 2520 (0.94%)
Missing values: 787 (0.29%)
Most frequent values:

FALTANTE: 4476 (1.7%)
SANTA MARIA MARIANISTA (Santiago de Surco): 4235 (1.6%)
SANTA MARIA MARIANISTA AVENIDA LA FLORESTA 25: 2746 (1.0%)
VILLA MARIA LA PLANICIE (La Molina): 2328 (0.9%)
COLEGIO MAYOR SECUNDARIO PRESIDENTE DEL PERU : 2240 (0.8%)

Least frequent values:

Santa Rosa de Lima (Los Olivos) : 1 (0.0%)
INNOVA SCHOOLS - LOS OLIVOS 1 VILLA SOL (Los : 1 (0.0%)
Maria de las Mercedes, Miraflores : 1 (0.0%)
MARIA AUXILIADORA: 1 (0.0%)
SO1 PNP.CARLOS TEODORO PUELL MENDOZA CARRETER: 1 (0.0%)

TIPO_COLEGIO

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 104349 (38.85%)
Value Counts:

Colegios de Alto Rendimiento: 160221 (59.7%)
Bachillerato Internacional: 3025 (1.1%)
Bachillerato Internacional 6to año: 970 (0.4%)

UBIGEO_COLEGIO

Total number of unique values: 366 (0.14%)
Missing values: 4202 (1.56%)
Most frequent values:

Lima-Lima-Surco: 34017 (12.7%)
Lima-Lima-La Molina: 29212 (10.9%)
Lima-Lima-San Isidro: 17716 (6.6%)
Lima-Lima-Miraflores: 16056 (6.0%)
Lima-Lima-San Miguel: 11729 (4.4%)

Least frequent values:

Huancavelica-Angaraes-Lircay: 4 (0.0%)
Loreto-Maynas-San Juan Bautista: 4 (0.0%)
Amazonas-Utcubamba-El Milagro: 4 (0.0%)
Puno-Chucuito-Juli: 4 (0.0%)
Huanuco-Leoncio Prado-Rupa-Rupa: 4 (0.0%)

BACHILLERATO_INTERNACIONAL

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

NO: 183314 (68.3%)
SI: 85251 (31.7%)

COLEGIO_DE_ALTO_RENDIMIENTO

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

SI: 161015 (60.0%)
NO: 107550 (40.0%)

EVALUACION_VIGESIMAL_COMPETENCIAS_MIXTO

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 43069 (16.04%)
Value Counts:

VIGESIMAL: 217790 (81.1%)
MIXTO: 7616 (2.8%)
COMPENTENCIAS: 90 (0.0%)

3RO_MATEMATICA

Total number of unique values: 12 (0.00%)
Missing values: 31171 (11.61%)
Most frequent values:

17.0: 38819 (14.5%)
16.0: 35355 (13.2%)
18.0: 32230 (12.0%)
15.0: 31884 (11.9%)
14.0: 24464 (9.1%)

Least frequent values:

12.0: 12136 (4.5%)
0.0: 12001 (4.5%)
20.0: 5886 (2.2%)
11.0: 5429 (2.0%)
21.0: 74 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 21.0
Median value: 16.0
Mode value(s): 17.0

3RO_COMUNICACION

Total number of unique values: 12 (0.00%)
Missing values: 31171 (11.61%)
Most frequent values:

16.0: 48336 (18.0%)
17.0: 42636 (15.9%)
15.0: 42294 (15.7%)
14.0: 28173 (10.5%)
18.0: 25648 (9.6%)

Least frequent values:

12.0: 9339 (3.5%)
19.0: 8965 (3.3%)
11.0: 2818 (1.0%)
20.0: 1398 (0.5%)
21.0: 74 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 21.0
Median value: 16.0
Mode value(s): 16.0

4TO_MATEMATICA

Total number of unique values: 13 (0.00%)
Missing values: 31171 (11.61%)
Most frequent values:

17.0: 36450 (13.6%)
16.0: 34979 (13.0%)
18.0: 32224 (12.0%)
15.0: 31062 (11.6%)
14.0: 23911 (8.9%)

Least frequent values:

12.0: 11353 (4.2%)
20.0: 6854 (2.6%)
11.0: 5839 (2.2%)
21.0: 66 (0.0%)
8.0: 5 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 21.0
Median value: 16.0
Mode value(s): 17.0

4TO_COMUNICACION

Total number of unique values: 13 (0.00%)
Missing values: 31171 (11.61%)
Most frequent values:

16.0: 48221 (18.0%)
17.0: 45841 (17.1%)
15.0: 34490 (12.8%)
18.0: 27722 (10.3%)
14.0: 25495 (9.5%)

Least frequent values:

12.0: 6605 (2.5%)
11.0: 2470 (0.9%)
20.0: 2375 (0.9%)
21.0: 66 (0.0%)
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Minimum value: 0.0
Maximum value: 100.0
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5TO_MATEMATICA

Total number of unique values: 14 (0.01%)
Missing values: 31339 (11.67%)
Most frequent values:

17.0: 36313 (13.5%)
18.0: 33325 (12.4%)
16.0: 32605 (12.1%)
15.0: 28796 (10.7%)
14.0: 22721 (8.5%)

Least frequent values:

20.0: 9752 (3.6%)
11.0: 5549 (2.1%)
21.0: 66 (0.0%)
1.0: 56 (0.0%)
8.0: 16 (0.0%)

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Maximum value: 21.0
Median value: 16.0
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5TO_COMUNICACION

Total number of unique values: 14 (0.01%)
Missing values: 31339 (11.67%)
Most frequent values:

17.0: 44379 (16.5%)
16.0: 43015 (16.0%)
18.0: 32875 (12.2%)
15.0: 32716 (12.2%)
14.0: 21573 (8.0%)

Least frequent values:

20.0: 5615 (2.1%)
11.0: 2593 (1.0%)
21.0: 66 (0.0%)
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Minimum value: 0.0
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Median value: 16.0
Mode value(s): 17.0

3RO_CIENCIA_TECNOLOGIA_DISEÑA

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

A: 4 (0.0%)

3RO_CIENCIA_TECNOLOGIA_EXPLICA

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

A: 4 (0.0%)

3RO_CIENCIA_TECNOLOGIA_INDAGA

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

AD: 4 (0.0%)

3RO_CIENCIAS_SOCIALES_CONSTRUYE

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

A: 4 (0.0%)

3RO_CIENCIAS_SOCIALES_ESPACIO_AMBIENTE

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

A: 4 (0.0%)

3RO_CIENCIAS_SOCIALES_RECURSOS_ECOLOGICOS

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

A: 4 (0.0%)

3RO_COMUNICACION_LENGUA_ESCRIBE

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

B: 4 (0.0%)

3RO_COMUNICACION_LENGUA_LEE

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

B: 4 (0.0%)

3RO_COMUNICACION_LENGUA_COMUNICA

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

A: 4 (0.0%)

3RO_MATEMATICA_CANTIDAD

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

A: 4 (0.0%)

3RO_MATEMATICA_FORMA

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
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3RO_MATEMATICA_GESTION_DATOS

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
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A: 4 (0.0%)

3RO_MATEMATICA_REGULARIDAD_EQUIVALENCIA

Total number of unique values: 1 (0.00%)
Missing values: 268561 (100.00%)
Value Counts:

A: 4 (0.0%)

4TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_DISEÑA

Total number of unique values: 4 (0.00%)
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Value Counts:

AD: 5621 (2.1%)
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B: 55 (0.0%)
CNE: 21 (0.0%)

4TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_EXPLICA

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 5559 (2.1%)
A: 2025 (0.8%)
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4TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_INDAGA

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 5259 (2.0%)
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4TO_CIENCIAS_SOCIALES_CONSTRUYE

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 5960 (2.2%)
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4TO_CIENCIAS_SOCIALES_ESPACIO_AMBIENTE

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 6006 (2.2%)
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4TO_CIENCIAS_SOCIALES_RECURSOS_ECOLOGICOS

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 5969 (2.2%)
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4TO_COMUNICACION_LENGUA_ESCRIBE

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 5511 (2.1%)
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4TO_COMUNICACION_LENGUA_LEE

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
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AD: 5370 (2.0%)
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4TO_COMUNICACION_LENGUA_COMUNICA

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 5522 (2.1%)
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B: 61 (0.0%)

4TO_MATEMATICA_CANTIDAD

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 5663 (2.1%)
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4TO_MATEMATICA_FORMA

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 5540 (2.1%)
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4TO_MATEMATICA_GESTION_DATOS

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 5670 (2.1%)
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B: 136 (0.1%)

4TO_MATEMATICA_REGULARIDAD_EQUIVALENCIA

Total number of unique values: 3 (0.00%)
Missing values: 260953 (97.17%)
Value Counts:

AD: 5453 (2.0%)
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5TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_DISEÑA

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 5759 (2.1%)
A: 1776 (0.7%)
CNE: 85 (0.0%)
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5TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_EXPLICA

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 5657 (2.1%)
A: 1830 (0.7%)
B: 193 (0.1%)
CNE: 8 (0.0%)

5TO_CIENCIA_TECNOLOGIA_INDAGA

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 5751 (2.1%)
A: 1829 (0.7%)
B: 100 (0.0%)
CNE: 8 (0.0%)

5TO_CIENCIAS_SOCIALES_CONSTRUYE

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 6223 (2.3%)
A: 1413 (0.5%)
B: 44 (0.0%)
CNE: 8 (0.0%)

5TO_CIENCIAS_SOCIALES_ESPACIO_AMBIENTE

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 6239 (2.3%)
A: 1401 (0.5%)
B: 29 (0.0%)
CNE: 19 (0.0%)

5TO_CIENCIAS_SOCIALES_RECURSOS_ECOLOGICOS

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 6367 (2.4%)
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CNE: 27 (0.0%)

5TO_COMUNICACION_LENGUA_ESCRIBE

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 5733 (2.1%)
A: 1800 (0.7%)
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CNE: 24 (0.0%)

5TO_COMUNICACION_LENGUA_LEE

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 5768 (2.1%)
A: 1777 (0.7%)
B: 119 (0.0%)
CNE: 24 (0.0%)

5TO_COMUNICACION_LENGUA_COMUNICA

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 5909 (2.2%)
A: 1681 (0.6%)
B: 74 (0.0%)
CNE: 24 (0.0%)

5TO_MATEMATICA_CANTIDAD

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260867 (97.13%)
Value Counts:

AD: 5751 (2.1%)
A: 1781 (0.7%)
B: 158 (0.1%)
CNE: 8 (0.0%)

5TO_MATEMATICA_FORMA

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260867 (97.13%)
Value Counts:

AD: 5599 (2.1%)
A: 1877 (0.7%)
B: 214 (0.1%)
CNE: 8 (0.0%)

5TO_MATEMATICA_GESTION_DATOS

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 5625 (2.1%)
A: 1876 (0.7%)
B: 173 (0.1%)
CNE: 14 (0.0%)

5TO_MATEMATICA_REGULARIDAD_EQUIVALENCIA

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 260877 (97.14%)
Value Counts:

AD: 5638 (2.1%)
A: 1946 (0.7%)
B: 96 (0.0%)
CNE: 8 (0.0%)

MODALIDAD_DE_ADMISION

Total number of unique values: 16 (0.01%)
Missing values: 13744 (5.12%)
Most frequent values:

Admisión Selectiva: 124912 (46.5%)
Admisión por Excelencia Académica: 34629 (12.9%)
Admisión Regular: 27396 (10.2%)
Admisión por Bachillerato: 26611 (9.9%)
Admisión Escuela Preuniversitaria: 18950 (7.1%)

Least frequent values:

Admisión por Bachillerato Selectiva: 1258 (0.5%)
Reingreso: 743 (0.3%)
Estudiantes/Egresados Exterior: 346 (0.1%)
Admisión Graduados: 101 (0.0%)
Ninguno: 2 (0.0%)

AÑO_INGRESO_CARRERA

Total number of unique values: 22 (0.01%)
Missing values: 217 (0.08%)
Most frequent values:

2018: 43359 (16.1%)
2017: 41861 (15.6%)
2016: 32069 (11.9%)
2019: 30707 (11.4%)
2021: 29279 (10.9%)

Least frequent values:

2006: 9 (0.0%)
2001: 5 (0.0%)
2007: 5 (0.0%)
2005: 2 (0.0%)
1999: 1 (0.0%)

Minimum value: 1998
Maximum value: 2022
Median value: 2018.0
Mode value(s): 2018

SEMESTRE_INGRESO_CARRERA

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 217 (0.08%)
Value Counts:

I PER: 246112 (91.6%)
II PER: 22236 (8.3%)

PIDIO_RECATEGORIZACION_DE_ESCALA

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

NO: 192409 (71.6%)
SI: 76156 (28.4%)

ESCALA_DE_PAGO_INICIAL

Total number of unique values: 11 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

3: 67613 (25.2%)
4: 66768 (24.9%)
1: 63306 (23.6%)
2: 37809 (14.1%)
6: 15523 (5.8%)
5: 12461 (4.6%)
A: 1766 (0.7%)
D: 1321 (0.5%)
B: 962 (0.4%)
C: 633 (0.2%)
7: 403 (0.2%)

AÑO_DE_SOLICITUD_DE_RECATEGORIZACION

Total number of unique values: 11 (0.00%)
Missing values: 192409 (71.64%)
Value Counts:

2020: 36824 (13.7%)
2019: 8494 (3.2%)
2018: 5774 (2.1%)
2021: 5152 (1.9%)
2013: 4739 (1.8%)
2017: 4247 (1.6%)
2016: 3980 (1.5%)
2022: 2911 (1.1%)
2015: 2361 (0.9%)
2014: 1666 (0.6%)
2012: 8 (0.0%)

Minimum value: 2012
Maximum value: 2022
Median value: 2020.0
Mode value(s): 2020

ESCALA_DE_PAGO_REGATEGORIZADO

Total number of unique values: 8 (0.00%)
Missing values: 192409 (71.64%)
Value Counts:

4: 19620 (7.3%)
6: 15265 (5.7%)
3: 13654 (5.1%)
5: 11402 (4.2%)
2: 8895 (3.3%)
7: 3770 (1.4%)
1: 3314 (1.2%)
0: 236 (0.1%)

Minimum value: 0
Maximum value: 7
Median value: 4.0
Mode value(s): 4

ASIGNACION_ESCALA_INGRESOS_ESTIMADOS

Total number of unique values: 2926 (1.09%)
Missing values: 0 (0.00%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 2585550.0
Median value: 0.0
Mode value(s): 0.0

ASIGNACION_ESCALA_MONTO_PAGADO_COLEGIO_PROCEDENCIA

Total number of unique values: 1167 (0.43%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

0.0: 142353 (53.0%)
2000.0: 2079 (0.8%)
1500.0: 2029 (0.8%)
2500.0: 1700 (0.6%)
300.0: 1626 (0.6%)

Least frequent values:

15000.0: 2 (0.0%)
1867.0: 1 (0.0%)
10204.0: 1 (0.0%)
10532.0: 1 (0.0%)
1830.0: 1 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 28450.0
Median value: 0.0
Mode value(s): 0.0

INGRESO_ESTIMADO_FACTORIZADO_POR_NUMERO_DE_FAMILIARES

Total number of unique values: 2972 (1.11%)
Missing values: 0 (0.00%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 613646.25
Median value: 0.0
Mode value(s): 0.0

RECATEGORIZACION_INGRESOS_ESTIMADOS

Total number of unique values: 275 (0.10%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

0.0: 255102 (95.0%)
3500.0: 156 (0.1%)
4000.0: 145 (0.1%)
700.0: 106 (0.0%)
2000.0: 105 (0.0%)

Least frequent values:

19299.83: 7 (0.0%)
6708.0: 7 (0.0%)
20013.92: 6 (0.0%)
8595.94: 6 (0.0%)
14554.14: 4 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 106154.67
Median value: 0.0
Mode value(s): 0.0

RECATEGORIZACION_MONTO_PAGADO_COLEGIO_PROCEDENCIA

Total number of unique values: 201 (0.07%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

0.0: 256107 (95.4%)
2500.0: 316 (0.1%)
5000.0: 314 (0.1%)
2000.0: 266 (0.1%)
4000.0: 242 (0.1%)

Least frequent values:

8856.0: 7 (0.0%)
3400.0: 7 (0.0%)
2897.8: 7 (0.0%)
6380.0: 6 (0.0%)
4680.0: 6 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 19626.0
Median value: 0.0
Mode value(s): 0.0

RECATEGORIZACION_INGRESO_ESTIMADO_FACTORIZADO_POR_NUMERO_DE_FAMILIARES

Total number of unique values: 279 (0.10%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

0.0: 255102 (95.0%)
500.0: 118 (0.0%)
2000.0: 113 (0.0%)
233.333333: 106 (0.0%)
833.333333: 101 (0.0%)

Least frequent values:

1166.666666: 7 (0.0%)
1677.0: 7 (0.0%)
6671.306666: 6 (0.0%)
1719.188: 6 (0.0%)
4851.38: 4 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 35384.89
Median value: 0.0
Mode value(s): 0.0

ESTADO_MATRICULA

Total number of unique values: 17 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

Matriculado: 260261 (96.9%)
Retirado: 6147 (2.3%)
Baja por 2 ciclos observados consecutivo: 562 (0.2%)
Baja por desaprobar las asignaturas de N: 372 (0.1%)
Reservado: 288 (0.1%)

Least frequent values:

RETIRO EXCEPCIONAL: 11 (0.0%)
Baja por desaprobar una asignatu 2 veces: 5 (0.0%)
Bja por cursar 17 period acade. y no egr: 4 (0.0%)
Baja por ser expulsado por cometer falta: 4 (0.0%)
Baja por desaprobar asig dos o mas veces: 4 (0.0%)

CARRERA

Total number of unique values: 9 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

Administración: 79944 (29.8%)
Economía: 78898 (29.4%)
Ingeniería Empresarial: 41482 (15.4%)
Negocios Internacionales: 20009 (7.5%)
Derecho: 15672 (5.8%)
Finanzas: 13704 (5.1%)
Marketing: 8572 (3.2%)
Contabilidad: 5184 (1.9%)
Ingeniería de la Información: 5100 (1.9%)

PLAN_STUDIO

Total number of unique values: 9 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

2017-I PER: 143757 (53.5%)
2015-I PER: 78168 (29.1%)
2018-I PER: 30890 (11.5%)
2022-I PER: 10456 (3.9%)
2017-II PER: 3892 (1.4%)
2018-II PER: 1241 (0.5%)
2010-I PER: 159 (0.1%)
: 1 (0.0%)
2008-I PER: 1 (0.0%)

PRIMER_SEMESTRE_EN_QUE_CURSO_ESTUDIO

Total number of unique values: 38 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

2018-I PER: 39834 (14.8%)
2017-I PER: 35611 (13.3%)
2021-I PER: 28801 (10.7%)
2019-I PER: 28455 (10.6%)
2020-I PER: 27152 (10.1%)

Least frequent values:

1998-I PER: 8 (0.0%)
2007-I PER: 4 (0.0%)
2005-I PER: 2 (0.0%)
1999-I PER: 1 (0.0%)
2008-I PER: 1 (0.0%)

CAMBIO_DE_CARRERA

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

NO: 227682 (84.8%)
SI: 40883 (15.2%)

NUMERO_VECES_CAMBIO_CARRERA

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 227682 (84.8%)
1: 34575 (12.9%)
2: 6120 (2.3%)
3: 188 (0.1%)

Minimum value: 0
Maximum value: 3
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

CARRERA_PROCEDENTE

Total number of unique values: 9 (0.00%)
Missing values: 227977 (84.89%)
Value Counts:

Economía: 21071 (7.8%)
Negocios Internacionales: 5088 (1.9%)
Administración: 3816 (1.4%)
Ingeniería Empresarial: 3579 (1.3%)
Finanzas: 3005 (1.1%)
Marketing: 1392 (0.5%)
Contabilidad: 970 (0.4%)
Derecho: 845 (0.3%)
Ingeniería de la Información: 822 (0.3%)

CARRERA_DESTINO

Total number of unique values: 9 (0.00%)
Missing values: 227682 (84.78%)
Value Counts:

Administración: 22561 (8.4%)
Finanzas: 3400 (1.3%)
Derecho: 3227 (1.2%)
Ingeniería Empresarial: 3062 (1.1%)
Economía: 2489 (0.9%)
Negocios Internacionales: 1870 (0.7%)
Marketing: 1782 (0.7%)
Contabilidad: 1454 (0.5%)
Ingeniería de la Información: 1038 (0.4%)

AGREGACION_DE_CARRERA

Total number of unique values: 8 (0.00%)
Missing values: 264023 (98.31%)
Value Counts:

Administración: 1793 (0.7%)
Contabilidad: 1047 (0.4%)
Economía: 820 (0.3%)
Ingeniería Empresarial: 516 (0.2%)
Negocios Internacionales: 174 (0.1%)
Marketing: 105 (0.0%)
Finanzas: 74 (0.0%)
Derecho: 13 (0.0%)

FACTOR_DE_INSCRIPCION

Total number of unique values: 3395 (1.26%)
Missing values: 56259 (20.95%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 575.8
Median value: 245.8
Mode value(s): 0.0

CICLO_SEGUN_REGLAMENTO

Total number of unique values: 12 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

1: 45050 (16.8%)
2: 28643 (10.7%)
3: 24261 (9.0%)
10: 23084 (8.6%)
11: 22782 (8.5%)

Least frequent values:

5: 19696 (7.3%)
7: 19691 (7.3%)
8: 19268 (7.2%)
6: 19240 (7.2%)
12: 4934 (1.8%)

Minimum value: 1
Maximum value: 12
Median value: 5.0
Mode value(s): 1

CREDITOS_ACUMULADO

Total number of unique values: 442 (0.16%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

5.0: 6936 (2.6%)
9.0: 3576 (1.3%)
15.0: 3192 (1.2%)
209.0: 3102 (1.2%)
19.0: 2957 (1.1%)

Least frequent values:

218.85: 1 (0.0%)
69.15: 1 (0.0%)
175.85: 1 (0.0%)
287.0: 1 (0.0%)
60.15: 1 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 460.0
Median value: 95.0
Mode value(s): 5.0

CREDITOS_CICLO

Total number of unique values: 73 (0.03%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

20: 18914 (7.0%)
19: 18764 (7.0%)
18: 18394 (6.8%)
21: 18068 (6.7%)
17: 16543 (6.2%)

Least frequent values:

68: 20 (0.0%)
65: 20 (0.0%)
54: 18 (0.0%)
66: 18 (0.0%)
53: 16 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 125
Median value: 17.0
Mode value(s): 20

CICLO_SEMESTRES_MATRICULADOS

Total number of unique values: 20 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

11: 38640 (14.4%)
12: 37211 (13.9%)
10: 37033 (13.8%)
6: 25138 (9.4%)
8: 20648 (7.7%)

Least frequent values:

16: 1579 (0.6%)
17: 696 (0.3%)
0: 625 (0.2%)
18: 221 (0.1%)
19: 164 (0.1%)

Minimum value: 0
Maximum value: 19
Median value: 10.0
Mode value(s): 11

AÑOS_ACUMULADOS_POR_ALUMNO

Total number of unique values: 12 (0.00%)
Missing values: 862 (0.32%)
Most frequent values:

6: 78130 (29.1%)
5: 42618 (15.9%)
3: 37003 (13.8%)
7: 34056 (12.7%)
4: 32898 (12.2%)

Least frequent values:

1: 7506 (2.8%)
9: 2893 (1.1%)
10: 714 (0.3%)
11: 219 (0.1%)
13: 1 (0.0%)

Minimum value: 1
Maximum value: 13
Median value: 5.0
Mode value(s): 6

UBICACION_ACTUAL_DEL_ALUMNO_EN_EL_TERCIO

Total number of unique values: 938 (0.35%)
Missing values: 190995 (71.12%)
Most frequent values:

22: 284 (0.1%)
28: 283 (0.1%)
25: 282 (0.1%)
33: 282 (0.1%)
10: 280 (0.1%)

Least frequent values:

889: 4 (0.0%)
921: 4 (0.0%)
919: 3 (0.0%)
940: 3 (0.0%)
938: 3 (0.0%)

Minimum value: 1
Maximum value: 940
Median value: 228.0
Mode value(s): 22

TERCIO_SUPERIOR

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 190995 (71.12%)
Value Counts:

NO: 50875 (18.9%)
SI: 26695 (9.9%)

TERCIO_MEDIO

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 190995 (71.12%)
Value Counts:

NO: 51124 (19.0%)
SI: 26446 (9.8%)

TERCIO_INFERIOR

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 190995 (71.12%)
Value Counts:

NO: 53141 (19.8%)
SI: 24429 (9.1%)

PERIODO_DE_EGRESO_DEL_ALUMNO

Total number of unique values: 10 (0.00%)
Missing values: 255451 (95.12%)
Value Counts:

201901: 1396 (0.5%)
201801: 1395 (0.5%)
202001: 1365 (0.5%)
201902: 1343 (0.5%)
201802: 1336 (0.5%)
202002: 1326 (0.5%)
202201: 1286 (0.5%)
202101: 1256 (0.5%)
202102: 1208 (0.4%)
202202: 1203 (0.4%)

Minimum value: 201801
Maximum value: 202202
Median value: 202001.0
Mode value(s): 201901

TIENE_PROCESO_DISCIPLINARIO

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

NO: 267616 (99.6%)
SI: 949 (0.4%)

MOTIVO_PROCESO_DISCIPLINARIO

Total number of unique values: 15 (0.01%)
Missing values: 267616 (99.65%)
Most frequent values:

2021-I PER-Faltas graves - 10.7 Copiar de otro estudiante o permitir que otro estudiante copie durante el desarrollo de una evaluación académica, tener disponible información no autorizada relacionada con la materia de la evaluación académica, o cualquier otro acto que implique la alteración de la objetividad de dicha evaluación académica.: 317 (0.1%)
2021-II PER-Faltas graves - 10.7 Copiar de otro estudiante o permitir que otro estudiante copie durante el desarrollo de una evaluación académica, tener disponible información no autorizada relacionada con la materia de la evaluación académica, o cualquier otro acto que implique la alteración de la objetividad de dicha evaluación académica.: 91 (0.0%)
2021-CUR VERANO-Faltas graves - 10.7 Copiar de otro estudiante o permitir que otro estudiante copie durante el desarrollo de una evaluación académica, tener disponible información no autorizada relacionada con la materia de la evaluación académica, o cualquier otro acto que implique la alteración de la objetividad de dicha evaluación académica.: 81 (0.0%)
2021-II PER-Faltas leves - 9.2 Perturbar el desenvolvimiento de las actividades o eventos institucionales.: 65 (0.0%)
2021-I PER-Faltas muy graves - 11.7 El hostigamiento sexual en todas sus formas contra las personas que se encuentren en las instalaciones, actividades o eventos de la Universidad. Se incluyen, aunque sin limitarse a ellos: los comentarios insinuantes e inoportunos, actitudes y gestos insinuantes o impropios, los pedidos de favores sexuales en forma implícita o explícita, el ofrecimiento de ventajas de cualquier tipo a cambio de concesiones de connotación sexual y en general cualquier otra conducta verbal o física de una naturaleza sexual, realizada contra una persona que rechaza tales conductas.: 55 (0.0%)

Least frequent values:

2017-II PER-Faltas muy graves - 11.5 Apropiarse de bienes de la Universidad, de las personas que se encuentren en las instalaciones, actividades o eventos de la Universidad, con prescindencia de su valor.: 34 (0.0%)
2019-II PER-Faltas muy graves - 11.2 Falsificar, adulterar, sustraer, destruir o presentar fraudulentamente listas o registros de notas o calificaciones, certificados, firmas, constancias o documentos académicos o administrativos.: 28 (0.0%)
2018-I PER-Faltas graves - 10.7 Copiar de otro estudiante o permitir que otro estudiante copie durante el desarrollo de una evaluación académica, tener disponible información no autorizada relacionada con la materia de la evaluación académica, o cualquier otro acto que implique la alteración de la objetividad de dicha evaluación académica.: 24 (0.0%)
2020-II PER-Faltas graves - 10.7 Copiar de otro estudiante o permitir que otro estudiante copie durante el desarrollo de una evaluación académica, tener disponible información no autorizada relacionada con la materia de la evaluación académica, o cualquier otro acto que implique la alteración de la objetividad de dicha evaluación académica.: 18 (0.0%)
2018-I PER-Faltas graves - 10.5 La amenaza, coacción o agresión física sin causar lesiones contra cualquier persona que se encuentre en las instalaciones, actividades o eventos de la Universidad, o mantenga algún vínculo con esta.: 13 (0.0%)

TIENE_BAJA_ACADEMICA

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

NO: 257166 (95.8%)
SI: 11399 (4.2%)

MOTIVO_BAJA_ACADEMICA

Total number of unique values: 559 (0.21%)
Missing values: 257166 (95.76%)
Most frequent values:

Baja por no matricularse en 6 periodos Semestre: 2018-I PER Carrera: ADMI: 318 (0.1%)
Baja por no matricularse en 6 periodos Semestre: 2018-I PER Carrera: ECON: 257 (0.1%)
Baja por 2 ciclos observados consecutivo Semestre: 2022-I PER Carrera: ECON: 190 (0.1%)
Baja por 2 ciclos observados consecutivo Semestre: 2018-I PER Carrera: ECON: 167 (0.1%)
Baja por 2 ciclos observados consecutivo Semestre: 2021-II PER Carrera: ECON: 163 (0.1%)

Least frequent values:

Baja por 2 ciclos observados consecutivo Semestre: 2021-CUR VERANO Carrera: DERE: 1 (0.0%)
Baja por no matricularse en 6 periodos Semestre: 2019-CUR VERANO Carrera: NEGINT: 1 (0.0%)
Baja por 3 ciclos obser. alternos (CCurs Semestre: 2018-CUR VERANO Carrera: FINAN: 1 (0.0%)
Baja por desaprobar las asignaturas de N Semestre: 2018-CUR VERANO Carrera: ECON: 1 (0.0%)
Baja por no matricularse en 6 periodos Semestre: 2020-CUR VERANO Carrera: FINAN: 1 (0.0%)

RENUNCIA

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

NO: 264220 (98.4%)
SI: 4345 (1.6%)

CURSOS_OBLIGATORIOS_PLAN_ACADEMICO

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

SI: 191526 (71.3%)
NO: 77039 (28.7%)

CODIGO_DEL_CURSO

Total number of unique values: 2294 (0.85%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

132641: 7059 (2.6%)
138649: 7029 (2.6%)
170131: 6852 (2.6%)
134654: 6758 (2.5%)
120000: 6074 (2.3%)

Least frequent values:

140096: 1 (0.0%)
1MN262: 1 (0.0%)
170281: 1 (0.0%)
160157: 1 (0.0%)
1MN428: 1 (0.0%)

NOMBRE_DEL_CURSO

Total number of unique values: 2246 (0.84%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

Economía General I: 7059 (2.6%)
Matemáticas I: 7029 (2.6%)
Nivelación en Informática: 6852 (2.6%)
Nivelación en Matemáticas: 6758 (2.5%)
Nivelación en Lenguaje: 6074 (2.3%)

Least frequent values:

Internationalization in Professional Spo: 1 (0.0%)
Business and Politics in Europe (Univers: 1 (0.0%)
Supply Chain Management (École Supérieur: 1 (0.0%)
Marketing of Innovations (École Supérieu: 1 (0.0%)
Frontiers of Strategy (University of Aar: 1 (0.0%)

SECCION_DEL_CURSO

Total number of unique values: 111 (0.04%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

A: 75552 (28.1%)
B: 32614 (12.1%)
C: 22988 (8.6%)
D: 15793 (5.9%)
E: 12258 (4.6%)

Least frequent values:

VAB: 13 (0.0%)
RECA: 13 (0.0%)
REC : 2 (0.0%)
VD: 2 (0.0%)
PRE: 1 (0.0%)

DOCENTE_DEL_CURSO

Total number of unique values: 866 (0.32%)
Missing values: 21102 (7.86%)
Most frequent values:

GONZALEZ VIGIL, LUIS FERNANDO: 2019 (0.8%)
PROLEON PATRICIO, DANIEL GIOVANNI: 1827 (0.7%)
DAVILA QUESQUEN, ERICK NOMBERTO: 1810 (0.7%)
FLORES SALINAS, JOSE ALBERTO: 1784 (0.7%)
CORNEJO ALVAREZ, ANA LOURDES: 1766 (0.7%)

Least frequent values:

COLOMA SALAS, FABIOLA FATIMA: 6 (0.0%)
MUÑOZ ROMERO, MARTHA GISSELLE: 6 (0.0%)
ZAMUDIO ESCUDERO, MARIA NATALIA: 6 (0.0%)
GHIRETTI MATUTE, MARIA FRANCESCA: 2 (0.0%)
MEYER ., DAVID THEOPHILE IVAN: 1 (0.0%)

JEFE_DE_PRACTICA_DEL_CURSO

Total number of unique values: 524 (0.20%)
Missing values: 173938 (64.77%)
Most frequent values:

BIFFI OLIVAS, PATRICIA EDDA: 4246 (1.6%)
RODRIGUEZ CUADROS DE MURO, LORENA: 3545 (1.3%)
RUBINA ESPINOSA, MAGALY SUSANA: 3505 (1.3%)
ARANA RAMIREZ, MILUSKA: 3234 (1.2%)
CABALLERO FELIPE, MARIA ISABEL: 3166 (1.2%)

Least frequent values:

ASO NAKAMINE, SACHIE CAROLINA: 7 (0.0%)
RUIZ LLACSAHUANGA, KETTY MARGARITA: 6 (0.0%)
GONZALES BECERRA, KATIA: 5 (0.0%)
ZUÑIGA PARRA, OSCAR MARCIAL: 3 (0.0%)
ESTRADA SEGURA, MIGUEL LUIS RENE: 3 (0.0%)

CREDITAJE_DEL_CURSO

Total number of unique values: 7 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

4: 123517 (46.0%)
5: 47280 (17.6%)
1: 41000 (15.3%)
0: 22669 (8.4%)
3: 21645 (8.1%)
2: 12439 (4.6%)
8: 15 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 8
Median value: 4.0
Mode value(s): 4

ES_CURSO_NIVELATORIO

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

NO: 248878 (92.7%)
SI: 19687 (7.3%)

EXONERADO_CURSO_NIVELATORIO

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

NO: 262067 (97.6%)
SI: 6498 (2.4%)

CURSOS_EQUIVALENTES

Total number of unique values: 361 (0.13%)
Missing values: 60226 (22.43%)
Most frequent values:

133100, 134198: 7059 (2.6%)
110043, 113038, 117005: 7029 (2.6%)
113024, 136653: 6852 (2.6%)
115023, 116000: 6758 (2.5%)
123092: 6074 (2.3%)

Least frequent values:

141247, 143425, 1MN020: 1 (0.0%)
497007: 1 (0.0%)
136281, 163062, 167026, 1F0112: 1 (0.0%)
180092, 1MN061: 1 (0.0%)
140337, 141038, 144058: 1 (0.0%)

DEPARTAMENTO_DEL_CURSO

Total number of unique values: 11 (0.00%)
Missing values: 18312 (6.82%)
Value Counts:

Economía: 58257 (21.7%)
Humanidades: 29482 (11.0%)
Dirección de Formación Extraacadémica: 24794 (9.2%)
Ingeniería: 24759 (9.2%)
Administración: 23305 (8.7%)
Ciencias Sociales y Políticas: 22927 (8.5%)
Marketing y Negocios Internacionales: 17316 (6.4%)
Contabilidad: 14749 (5.5%)
Finanzas: 13547 (5.0%)
Derecho: 11925 (4.4%)
Oficina del Preboste: 9192 (3.4%)

NUMERO_DE_VECES_QUE_LLEVO_EL_CURSO

Total number of unique values: 5 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

1: 190757 (71.0%)
0: 58930 (21.9%)
2: 16562 (6.2%)
3: 2302 (0.9%)
4: 14 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 4
Median value: 1.0
Mode value(s): 1

NUMERO_DE_ALUMNOS_POR_CURSO

Total number of unique values: 79 (0.03%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

30: 51447 (19.2%)
35: 42895 (16.0%)
0: 18312 (6.8%)
32: 15671 (5.8%)
31: 12585 (4.7%)

Least frequent values:

3: 50 (0.0%)
47: 47 (0.0%)
46: 45 (0.0%)
2: 30 (0.0%)
1: 6 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 307
Median value: 30.0
Mode value(s): 30

NUMERO_DE_HORAS_TOTALES_DEL_CURSO

Total number of unique values: 135 (0.05%)
Missing values: 22780 (8.48%)
Most frequent values:

54.0: 36476 (13.6%)
56.0: 26450 (9.8%)
52.0: 21444 (8.0%)
70.0: 18688 (7.0%)
84.0: 16786 (6.3%)

Least frequent values:

31.0: 7 (0.0%)
101.0: 7 (0.0%)
47.5: 6 (0.0%)
62.5: 6 (0.0%)
57.5: 2 (0.0%)

Minimum value: 1.0
Maximum value: 116.0
Median value: 56.0
Mode value(s): 54.0

PORCENTAJE_DE_APROBADOS_POR_CURSO

Total number of unique values: 93 (0.03%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

100: 73199 (27.3%)
96: 25130 (9.4%)
93: 14199 (5.3%)
90: 10212 (3.8%)
97: 9038 (3.4%)

Least frequent values:

9: 42 (0.0%)
7: 40 (0.0%)
2: 37 (0.0%)
14: 35 (0.0%)
10: 30 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 100
Median value: 93.0
Mode value(s): 100

NUMERO_DE_RETIRADOS_EN_EL_CURSO

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 257180 (95.8%)
1: 11385 (4.2%)

Minimum value: 0
Maximum value: 1
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

NUMERO_DE_RETIRADOS_DE_CICLO

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 264165 (98.4%)
1: 4400 (1.6%)

Minimum value: 0
Maximum value: 1
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

CALIFICACION_DEL_PROFESOR_DE_LA_SECCION

Total number of unique values: 3578 (1.33%)
Missing values: 0 (0.00%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 7.0
Median value: 5.9844
Mode value(s): 0.0

EXAMEN_FINAL_NOTA

Total number of unique values: 22 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

-1: 29816 (11.1%)
20: 28033 (10.4%)
17: 22866 (8.5%)
16: 22508 (8.4%)
15: 19950 (7.4%)

Least frequent values:

5: 2525 (0.9%)
4: 1733 (0.6%)
3: 1093 (0.4%)
2: 776 (0.3%)
1: 468 (0.2%)

Minimum value: -1
Maximum value: 20
Median value: 14.0
Mode value(s): -1

EXAMEN_PARCIAL_NOTA

Total number of unique values: 23 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

-1.0: 89153 (33.2%)
15.0: 16142 (6.0%)
16.0: 15834 (5.9%)
14.0: 15739 (5.9%)
13.0: 14790 (5.5%)

Least frequent values:

4.0: 1674 (0.6%)
3.0: 1110 (0.4%)
2.0: 748 (0.3%)
1.0: 568 (0.2%)
7.5: 1 (0.0%)

Minimum value: -1.0
Maximum value: 20.0
Median value: 10.0
Mode value(s): -1.0

TRABAJO_NOTA

Total number of unique values: 22 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

-1: 78831 (29.4%)
16: 25622 (9.5%)
17: 25391 (9.5%)
15: 22435 (8.4%)
14: 18577 (6.9%)

Least frequent values:

5: 1009 (0.4%)
4: 895 (0.3%)
3: 786 (0.3%)
2: 599 (0.2%)
1: 385 (0.1%)

Minimum value: -1
Maximum value: 20
Median value: 13.0
Mode value(s): -1

NOTA_FINAL_DEL_CURSO

Total number of unique values: 33 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

REC: 47928 (17.8%)
16: 27118 (10.1%)
17: 25414 (9.5%)
15: 24768 (9.2%)
14: 22318 (8.3%)

Least frequent values:

NASI: 202 (0.1%)
1: 174 (0.1%)
NAPR: 13 (0.0%)
MAT: 10 (0.0%)
ANU: 5 (0.0%)

PORCENTAJE_EXAMEN_PARCIAL

Total number of unique values: 9 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 267563 (99.6%)
20: 381 (0.1%)
30: 277 (0.1%)
25: 198 (0.1%)
15: 43 (0.0%)
35: 42 (0.0%)
33: 30 (0.0%)
10: 26 (0.0%)
50: 5 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 50
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

PORCENTAJE_EXAMEN_FINAL

Total number of unique values: 10 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 265912 (99.0%)
100: 1472 (0.5%)
30: 398 (0.1%)
40: 367 (0.1%)
25: 164 (0.1%)
20: 111 (0.0%)
35: 71 (0.0%)
80: 37 (0.0%)
10: 26 (0.0%)
50: 7 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 100
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

PORCENTAJE_TRABAJO

Total number of unique values: 22 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

40: 79020 (29.4%)
0: 78831 (29.4%)
50: 46458 (17.3%)
35: 19429 (7.2%)
60: 14100 (5.3%)

Least frequent values:

47: 96 (0.0%)
75: 95 (0.0%)
53: 25 (0.0%)
15: 24 (0.0%)
1: 19 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 100
Median value: 40.0
Mode value(s): 40

PORCENTAJE_TRABAJO_FINAL

Total number of unique values: 13 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

0: 266001 (99.0%)
25: 961 (0.4%)
33: 706 (0.3%)
50: 237 (0.1%)
100: 159 (0.1%)

Least frequent values:

20: 65 (0.0%)
75: 44 (0.0%)
70: 32 (0.0%)
35: 29 (0.0%)
1: 19 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 100
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

PORCENTAJE_PROMEDIO_PRACTICA

Total number of unique values: 7 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 268049 (99.8%)
30: 232 (0.1%)
40: 188 (0.1%)
35: 30 (0.0%)
25: 29 (0.0%)
50: 20 (0.0%)
45: 17 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 50
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

PORCENTAJE_NOTA_PARCIAL

Total number of unique values: 16 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

0: 89204 (33.2%)
30: 79816 (29.7%)
20: 50243 (18.7%)
25: 35623 (13.3%)
35: 3644 (1.4%)

Least frequent values:

23: 199 (0.1%)
14: 184 (0.1%)
18: 58 (0.0%)
60: 58 (0.0%)
21: 57 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 60
Median value: 20.0
Mode value(s): 0

PORCENTAJE_PRE_FINAL

Total number of unique values: 8 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 268004 (99.8%)
33: 297 (0.1%)
50: 117 (0.0%)
25: 69 (0.0%)
20: 27 (0.0%)
35: 23 (0.0%)
100: 20 (0.0%)
30: 8 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 100
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

PORCENTAJE_NOTA_FINAL

Total number of unique values: 24 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

30: 93372 (34.8%)
100: 46381 (17.3%)
35: 35976 (13.4%)
0: 35398 (13.2%)
25: 18875 (7.0%)

Least frequent values:

80: 34 (0.0%)
48: 25 (0.0%)
10: 21 (0.0%)
75: 20 (0.0%)
65: 13 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 100
Median value: 30.0
Mode value(s): 30

PORCENTAJE_PARTICIPACION

Total number of unique values: 16 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

0: 257147 (95.7%)
100: 6571 (2.4%)
33: 1640 (0.6%)
50: 1290 (0.5%)
25: 1020 (0.4%)

Least frequent values:

15: 47 (0.0%)
35: 44 (0.0%)
45: 42 (0.0%)
70: 30 (0.0%)
40: 25 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 100
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

PORCENTAJE_ASISTENCIA

Total number of unique values: 6 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 261835 (97.5%)
100: 2345 (0.9%)
33: 1816 (0.7%)
50: 1406 (0.5%)
25: 987 (0.4%)
1: 176 (0.1%)

Minimum value: 0
Maximum value: 100
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

PORCENTAJE_CASOS

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 268428 (99.9%)
30: 100 (0.0%)
15: 20 (0.0%)
33: 17 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 33
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

PORCENTAJE_CONTROL

Total number of unique values: 6 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 268293 (99.9%)
30: 153 (0.1%)
40: 62 (0.0%)
60: 27 (0.0%)
50: 16 (0.0%)
35: 14 (0.0%)

Minimum value: 0
Maximum value: 60
Median value: 0.0
Mode value(s): 0

PROMEDIO_ACUMULADO

Total number of unique values: 1065 (0.40%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

15.0: 3750 (1.4%)
14.0: 3742 (1.4%)
13.0: 3060 (1.1%)
16.0: 2707 (1.0%)
0.0: 2465 (0.9%)

Least frequent values:

18.06: 1 (0.0%)
5.23: 1 (0.0%)
9.1: 1 (0.0%)
10.47: 1 (0.0%)
8.35: 1 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 20.0
Median value: 13.9
Mode value(s): 15.0

PROMEDIO_CICLO

Total number of unique values: 1120 (0.42%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

0.0: 9786 (3.6%)
15.0: 8808 (3.3%)
16.0: 8151 (3.0%)
14.0: 7417 (2.8%)
13.0: 6201 (2.3%)

Least frequent values:

19.55: 2 (0.0%)
10.62: 2 (0.0%)
2.88: 2 (0.0%)
5.71: 2 (0.0%)
1.77: 2 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 20.0
Median value: 14.58
Mode value(s): 0.0

HA_TENIDO_EL_ROL_DE_JP

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

NO: 268260 (99.9%)
SI: 305 (0.1%)

HA_TENIDO_EL_ROL_DE_AI_EN_EL_CIUP

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

NO: 264313 (98.4%)
SI: 4252 (1.6%)

NUMERO_DE_PRACTICAS_PREPROFESIONALES

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 0 (0.00%)
Value Counts:

0: 122877 (45.8%)
2: 86515 (32.2%)
1: 59004 (22.0%)
4: 169 (0.1%)

Minimum value: 0
Maximum value: 4
Median value: 1.0
Mode value(s): 0

N_NEUROTICISMO

Total number of unique values: 156 (0.06%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

85.0: 610 (0.2%)
78.0: 608 (0.2%)
75.0: 594 (0.2%)
93.0: 556 (0.2%)
87.0: 549 (0.2%)

Least frequent values:

12.0: 5 (0.0%)
98.5: 5 (0.0%)
146.0: 4 (0.0%)
74.5: 2 (0.0%)
65.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 6.0
Maximum value: 179.0
Median value: 83.0
Mode value(s): 85.0

N1_ANSIEDAD

Total number of unique values: 35 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

18.0: 2504 (0.9%)
16.0: 2489 (0.9%)
17.0: 2349 (0.9%)
15.0: 2347 (0.9%)
19.0: 2279 (0.8%)

Least frequent values:

3.0: 21 (0.0%)
0.0: 21 (0.0%)
1.0: 6 (0.0%)
17.5: 5 (0.0%)
16.5: 5 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 32.0
Median value: 17.0
Mode value(s): 18.0

N2_HOSTILIDAD

Total number of unique values: 34 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

12.0: 2500 (0.9%)
14.0: 2478 (0.9%)
13.0: 2454 (0.9%)
11.0: 2372 (0.9%)
10.0: 2234 (0.8%)

Least frequent values:

32.0: 23 (0.0%)
31.0: 14 (0.0%)
29.0: 10 (0.0%)
23.5: 8 (0.0%)
30.0: 6 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 32.0
Median value: 13.0
Mode value(s): 12.0

N3_DEPRESIÓN

Total number of unique values: 34 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

12.0: 2504 (0.9%)
13.0: 2391 (0.9%)
11.0: 2194 (0.8%)
14.0: 2190 (0.8%)
10.0: 2073 (0.8%)

Least frequent values:

30.0: 63 (0.0%)
29.0: 36 (0.0%)
31.0: 16 (0.0%)
32.0: 12 (0.0%)
17.5: 5 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 32.0
Median value: 13.0
Mode value(s): 12.0

N4_ANSIEDAD_SOCIAL

Total number of unique values: 35 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

13.0: 2754 (1.0%)
12.0: 2659 (1.0%)
14.0: 2508 (0.9%)
16.0: 2184 (0.8%)
15.0: 2184 (0.8%)

Least frequent values:

29.0: 15 (0.0%)
30.0: 5 (0.0%)
16.5: 5 (0.0%)
10.5: 2 (0.0%)
12.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 31.0
Median value: 13.0
Mode value(s): 13.0

N5_IMPULSIVIDAD

Total number of unique values: 35 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

16.0: 2807 (1.0%)
15.0: 2763 (1.0%)
14.0: 2689 (1.0%)
17.0: 2521 (0.9%)
13.0: 2405 (0.9%)

Least frequent values:

19.5: 8 (0.0%)
0.0: 7 (0.0%)
31.0: 7 (0.0%)
32.0: 5 (0.0%)
8.5: 2 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 32.0
Median value: 15.0
Mode value(s): 16.0

N6_VULNERABILIDAD

Total number of unique values: 34 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

10.0: 2866 (1.1%)
9.0: 2631 (1.0%)
11.0: 2504 (0.9%)
12.0: 2406 (0.9%)
8.0: 2276 (0.8%)

Least frequent values:

32.0: 13 (0.0%)
30.0: 8 (0.0%)
8.5: 8 (0.0%)
12.5: 5 (0.0%)
9.5: 2 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 32.0
Median value: 11.0
Mode value(s): 10.0

E_EXTROVERSIÓN

Total number of unique values: 126 (0.05%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

120.0: 809 (0.3%)
117.0: 775 (0.3%)
124.0: 771 (0.3%)
127.0: 734 (0.3%)
121.0: 733 (0.3%)

Least frequent values:

44.0: 4 (0.0%)
170.0: 4 (0.0%)
61.0: 4 (0.0%)
152.5: 2 (0.0%)
54.0: 1 (0.0%)

Minimum value: 33.0
Maximum value: 184.0
Median value: 121.0
Mode value(s): 120.0

E1_CORDIALIDAD

Total number of unique values: 33 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

23.0: 2842 (1.1%)
22.0: 2829 (1.1%)
24.0: 2745 (1.0%)
21.0: 2496 (0.9%)
25.0: 2426 (0.9%)

Least frequent values:

19.5: 8 (0.0%)
2.0: 4 (0.0%)
28.5: 2 (0.0%)
20.5: 1 (0.0%)
5.0: 1 (0.0%)

Minimum value: 2.0
Maximum value: 32.0
Median value: 22.0
Mode value(s): 23.0

E2_GREGARISMO

Total number of unique values: 35 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

20.0: 2687 (1.0%)
18.0: 2673 (1.0%)
19.0: 2664 (1.0%)
22.0: 2510 (0.9%)
21.0: 2502 (0.9%)

Least frequent values:

2.0: 19 (0.0%)
5.5: 8 (0.0%)
1.0: 6 (0.0%)
15.5: 5 (0.0%)
13.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 1.0
Maximum value: 32.0
Median value: 19.0
Mode value(s): 20.0

E3_ASERTIVIDAD

Total number of unique values: 32 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

20.0: 2951 (1.1%)
21.0: 2792 (1.0%)
19.0: 2790 (1.0%)
18.0: 2539 (0.9%)
22.0: 2403 (0.9%)

Least frequent values:

6.0: 14 (0.0%)
2.0: 14 (0.0%)
4.0: 12 (0.0%)
25.5: 2 (0.0%)
3.0: 1 (0.0%)

Minimum value: 2.0
Maximum value: 32.0
Median value: 19.0
Mode value(s): 20.0

E4_ACTIVIDAD

Total number of unique values: 34 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

17.0: 3533 (1.3%)
16.0: 3424 (1.3%)
18.0: 3382 (1.3%)
19.0: 2895 (1.1%)
15.0: 2720 (1.0%)

Least frequent values:

3.0: 6 (0.0%)
18.5: 5 (0.0%)
14.5: 5 (0.0%)
21.5: 2 (0.0%)
20.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 3.0
Maximum value: 32.0
Median value: 17.0
Mode value(s): 17.0

E5_BÚSQUEDA_DE_EMOCIONES

Total number of unique values: 34 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

21.0: 3005 (1.1%)
20.0: 2919 (1.1%)
22.0: 2753 (1.0%)
19.0: 2640 (1.0%)
23.0: 2610 (1.0%)

Least frequent values:

0.0: 6 (0.0%)
17.5: 5 (0.0%)
4.0: 5 (0.0%)
5.0: 4 (0.0%)
15.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 32.0
Median value: 20.0
Mode value(s): 21.0

E6_EMOCIONES_POSITIVAS

Total number of unique values: 32 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

23.0: 2918 (1.1%)
22.0: 2743 (1.0%)
24.0: 2611 (1.0%)
25.0: 2443 (0.9%)
21.0: 2303 (0.9%)

Least frequent values:

6.0: 25 (0.0%)
5.0: 18 (0.0%)
19.5: 5 (0.0%)
16.5: 5 (0.0%)
2.0: 5 (0.0%)

Minimum value: 2.0
Maximum value: 32.0
Median value: 22.0
Mode value(s): 23.0

O_APERTURA

Total number of unique values: 105 (0.04%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

108.0: 894 (0.3%)
109.0: 892 (0.3%)
112.0: 844 (0.3%)
115.0: 837 (0.3%)
114.0: 833 (0.3%)

Least frequent values:

109.5: 5 (0.0%)
161.0: 5 (0.0%)
63.0: 4 (0.0%)
166.0: 4 (0.0%)
122.5: 2 (0.0%)

Minimum value: 60.0
Maximum value: 173.0
Median value: 115.0
Mode value(s): 108.0

O1_FANTASÍA

Total number of unique values: 33 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

18.0: 2896 (1.1%)
16.0: 2843 (1.1%)
19.0: 2713 (1.0%)
17.0: 2647 (1.0%)
20.0: 2607 (1.0%)

Least frequent values:

1.0: 7 (0.0%)
4.0: 6 (0.0%)
13.5: 5 (0.0%)
15.5: 2 (0.0%)
16.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 1.0
Maximum value: 32.0
Median value: 18.0
Mode value(s): 18.0

O2_ESTÉTICA

Total number of unique values: 34 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

18.0: 2350 (0.9%)
20.0: 2280 (0.8%)
21.0: 2274 (0.8%)
19.0: 2089 (0.8%)
22.0: 2004 (0.7%)

Least frequent values:

2.0: 18 (0.0%)
4.0: 14 (0.0%)
1.0: 8 (0.0%)
17.5: 5 (0.0%)
19.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 1.0
Maximum value: 32.0
Median value: 19.0
Mode value(s): 18.0

O3_SENTIMIENTOS

Total number of unique values: 33 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

19.0: 3341 (1.2%)
20.0: 3089 (1.2%)
21.0: 2799 (1.0%)
22.0: 2706 (1.0%)
18.0: 2686 (1.0%)

Least frequent values:

6.0: 13 (0.0%)
4.0: 8 (0.0%)
9.5: 8 (0.0%)
16.5: 6 (0.0%)
2.0: 5 (0.0%)

Minimum value: 1.0
Maximum value: 32.0
Median value: 20.0
Mode value(s): 19.0

O4_ACCIONES

Total number of unique values: 30 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

16.0: 4002 (1.5%)
17.0: 3981 (1.5%)
18.0: 3507 (1.3%)
15.0: 2988 (1.1%)
19.0: 2877 (1.1%)

Least frequent values:

16.5: 8 (0.0%)
29.0: 7 (0.0%)
17.5: 5 (0.0%)
12.5: 5 (0.0%)
15.5: 2 (0.0%)

Minimum value: 4.0
Maximum value: 29.0
Median value: 17.0
Mode value(s): 16.0

O5_IDEAS

Total number of unique values: 33 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

22.0: 2423 (0.9%)
24.0: 2415 (0.9%)
23.0: 2379 (0.9%)
21.0: 2293 (0.9%)
20.0: 2231 (0.8%)

Least frequent values:

22.5: 8 (0.0%)
4.0: 7 (0.0%)
19.5: 5 (0.0%)
16.5: 5 (0.0%)
2.0: 5 (0.0%)

Minimum value: 2.0
Maximum value: 32.0
Median value: 22.0
Mode value(s): 22.0

O6_VALORES

Total number of unique values: 33 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

19.0: 3687 (1.4%)
20.0: 3626 (1.4%)
21.0: 3276 (1.2%)
18.0: 3270 (1.2%)
17.0: 2871 (1.1%)

Least frequent values:

26.5: 8 (0.0%)
22.5: 7 (0.0%)
3.0: 7 (0.0%)
18.5: 5 (0.0%)
17.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 3.0
Maximum value: 32.0
Median value: 20.0
Mode value(s): 19.0

A_AMABILIDAD

Total number of unique values: 114 (0.04%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

115.0: 977 (0.4%)
112.0: 877 (0.3%)
119.0: 872 (0.3%)
111.0: 862 (0.3%)
118.0: 825 (0.3%)

Least frequent values:

67.0: 5 (0.0%)
101.5: 5 (0.0%)
155.0: 5 (0.0%)
159.0: 5 (0.0%)
60.0: 4 (0.0%)

Minimum value: 25.0
Maximum value: 163.0
Median value: 114.0
Mode value(s): 115.0

A1_CONFIANZA

Total number of unique values: 34 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

18.0: 3081 (1.1%)
19.0: 2831 (1.1%)
17.0: 2750 (1.0%)
16.0: 2618 (1.0%)
20.0: 2578 (1.0%)

Least frequent values:

0.0: 17 (0.0%)
2.0: 13 (0.0%)
3.0: 12 (0.0%)
1.0: 4 (0.0%)
18.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 32.0
Median value: 18.0
Mode value(s): 18.0

A2_FRANQUEZA

Total number of unique values: 34 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

19.0: 2906 (1.1%)
20.0: 2784 (1.0%)
18.0: 2617 (1.0%)
21.0: 2495 (0.9%)
17.0: 2330 (0.9%)

Least frequent values:

3.0: 11 (0.0%)
7.5: 8 (0.0%)
1.0: 7 (0.0%)
23.5: 5 (0.0%)
13.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 1.0
Maximum value: 32.0
Median value: 19.0
Mode value(s): 19.0

A3_ALTRUISMO

Total number of unique values: 28 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

24.0: 3542 (1.3%)
23.0: 3279 (1.2%)
22.0: 2967 (1.1%)
25.0: 2827 (1.1%)
26.0: 2616 (1.0%)

Least frequent values:

9.0: 25 (0.0%)
5.0: 9 (0.0%)
6.0: 7 (0.0%)
17.5: 5 (0.0%)
8.0: 4 (0.0%)

Minimum value: 5.0
Maximum value: 32.0
Median value: 23.0
Mode value(s): 24.0

A4_ACTITUD_CONCILIADORA

Total number of unique values: 32 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

17.0: 3538 (1.3%)
16.0: 3259 (1.2%)
18.0: 3051 (1.1%)
15.0: 2943 (1.1%)
19.0: 2867 (1.1%)

Least frequent values:

19.5: 5 (0.0%)
17.5: 5 (0.0%)
4.0: 4 (0.0%)
21.5: 2 (0.0%)
18.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 1.0
Maximum value: 29.0
Median value: 17.0
Mode value(s): 17.0

A5_MODESTIA

Total number of unique values: 36 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

17.0: 3011 (1.1%)
16.0: 2912 (1.1%)
18.0: 2724 (1.0%)
15.0: 2378 (0.9%)
19.0: 2269 (0.8%)

Least frequent values:

32.0: 16 (0.0%)
0.0: 9 (0.0%)
19.5: 5 (0.0%)
18.5: 5 (0.0%)
20.5: 2 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 32.0
Median value: 17.0
Mode value(s): 17.0

A6_SENSIBILIDAD_A_LOS_DEMÁS

Total number of unique values: 29 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

20.0: 4279 (1.6%)
21.0: 4105 (1.5%)
19.0: 3594 (1.3%)
22.0: 3523 (1.3%)
23.0: 2689 (1.0%)

Least frequent values:

21.5: 8 (0.0%)
6.0: 8 (0.0%)
5.0: 7 (0.0%)
31.0: 5 (0.0%)
20.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 5.0
Maximum value: 31.0
Median value: 20.0
Mode value(s): 20.0

C_RESONSABILIDAD

Total number of unique values: 120 (0.04%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

132.0: 825 (0.3%)
131.0: 788 (0.3%)
133.0: 755 (0.3%)
127.0: 708 (0.3%)
134.0: 699 (0.3%)

Least frequent values:

77.0: 5 (0.0%)
97.5: 5 (0.0%)
74.0: 5 (0.0%)
182.0: 4 (0.0%)
80.0: 1 (0.0%)

Minimum value: 55.0
Maximum value: 184.0
Median value: 130.0
Mode value(s): 132.0

C1_COMPETENCIA

Total number of unique values: 27 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

22.0: 3657 (1.4%)
23.0: 3627 (1.4%)
24.0: 3446 (1.3%)
25.0: 2888 (1.1%)
21.0: 2721 (1.0%)

Least frequent values:

8.0: 13 (0.0%)
10.0: 10 (0.0%)
9.0: 8 (0.0%)
7.0: 7 (0.0%)
25.5: 5 (0.0%)

Minimum value: 7.0
Maximum value: 32.0
Median value: 23.0
Mode value(s): 22.0

C2_ORDEN

Total number of unique values: 31 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

18.0: 3479 (1.3%)
19.0: 3246 (1.2%)
17.0: 3231 (1.2%)
20.0: 3121 (1.2%)
21.0: 2432 (0.9%)

Least frequent values:

23.5: 10 (0.0%)
31.0: 7 (0.0%)
32.0: 6 (0.0%)
4.0: 6 (0.0%)
16.5: 5 (0.0%)

Minimum value: 4.0
Maximum value: 32.0
Median value: 18.0
Mode value(s): 18.0

C3_SENTIDO_DEL_DEBER

Total number of unique values: 28 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

24.0: 3536 (1.3%)
25.0: 3348 (1.2%)
23.0: 3211 (1.2%)
26.0: 3147 (1.2%)
27.0: 2437 (0.9%)

Least frequent values:

8.0: 7 (0.0%)
10.0: 6 (0.0%)
23.5: 5 (0.0%)
9.0: 5 (0.0%)
26.5: 2 (0.0%)

Minimum value: 7.0
Maximum value: 32.0
Median value: 24.0
Mode value(s): 24.0

C4_NECESIDAD_DE_LOGRO

Total number of unique values: 29 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

23.0: 3334 (1.2%)
22.0: 3120 (1.2%)
25.0: 2719 (1.0%)
24.0: 2650 (1.0%)
21.0: 2578 (1.0%)

Least frequent values:

8.0: 23 (0.0%)
6.0: 18 (0.0%)
7.0: 7 (0.0%)
27.5: 1 (0.0%)
3.0: 1 (0.0%)

Minimum value: 3.0
Maximum value: 32.0
Median value: 23.0
Mode value(s): 23.0

C5_AUTODISCIPLINA

Total number of unique values: 32 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

22.0: 2658 (1.0%)
20.0: 2544 (0.9%)
24.0: 2523 (0.9%)
23.0: 2479 (0.9%)
21.0: 2457 (0.9%)

Least frequent values:

6.0: 35 (0.0%)
3.0: 13 (0.0%)
21.5: 5 (0.0%)
25.5: 2 (0.0%)
24.5: 1 (0.0%)

Minimum value: 3.0
Maximum value: 32.0
Median value: 21.0
Mode value(s): 22.0

C6_DELIBERACIÓN

Total number of unique values: 32 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

21.0: 2897 (1.1%)
20.0: 2822 (1.1%)
22.0: 2687 (1.0%)
19.0: 2572 (1.0%)
17.0: 2334 (0.9%)

Least frequent values:

6.0: 20 (0.0%)
15.5: 8 (0.0%)
24.5: 7 (0.0%)
0.0: 5 (0.0%)
3.0: 5 (0.0%)

Minimum value: 0.0
Maximum value: 32.0
Median value: 20.0
Mode value(s): 21.0

ENSAYO

Total number of unique values: 25 (0.01%)
Missing values: 248223 (92.43%)
Most frequent values:

22.0: 2045 (0.8%)
20.0: 1981 (0.7%)
21.0: 1977 (0.7%)
23.0: 1950 (0.7%)
24.0: 1897 (0.7%)

Least frequent values:

9.0: 38 (0.0%)
4.0: 21 (0.0%)
7.0: 20 (0.0%)
8.0: 18 (0.0%)
5.0: 5 (0.0%)

Minimum value: 4.0
Maximum value: 28.0
Median value: 21.0
Mode value(s): 22.0

Estrategias de aprendizaje: ELABORACIÓN

Total number of unique values: 31 (0.01%)
Missing values: 248223 (92.43%)
Most frequent values:

36.0: 1911 (0.7%)
35.0: 1853 (0.7%)
33.0: 1597 (0.6%)
34.0: 1570 (0.6%)
31.0: 1457 (0.5%)

Least frequent values:

16.0: 7 (0.0%)
11.0: 6 (0.0%)
9.0: 5 (0.0%)
15.0: 5 (0.0%)
28.5: 5 (0.0%)

Minimum value: 9.0
Maximum value: 42.0
Median value: 34.0
Mode value(s): 36.0

Estrategias de aprendizaje: ORGANIZACIÓN

Total number of unique values: 24 (0.01%)
Missing values: 248223 (92.43%)
Most frequent values:

24.0: 2090 (0.8%)
23.0: 2050 (0.8%)
28.0: 1876 (0.7%)
21.0: 1781 (0.7%)
25.0: 1761 (0.7%)

Least frequent values:

9.0: 39 (0.0%)
7.0: 25 (0.0%)
6.0: 23 (0.0%)
8.0: 19 (0.0%)
4.0: 13 (0.0%)

Minimum value: 4.0
Maximum value: 28.0
Median value: 23.0
Mode value(s): 24.0

PENSAMIENTO_CRÍTICO

Total number of unique values: 30 (0.01%)
Missing values: 248223 (92.43%)
Most frequent values:

26.0: 1990 (0.7%)
25.0: 1755 (0.7%)
28.0: 1683 (0.6%)
27.0: 1631 (0.6%)
29.0: 1576 (0.6%)

Least frequent values:

10.0: 14 (0.0%)
11.0: 12 (0.0%)
5.0: 9 (0.0%)
26.5: 5 (0.0%)
8.0: 1 (0.0%)

Minimum value: 5.0
Maximum value: 35.0
Median value: 26.0
Mode value(s): 26.0

AUTO_REGULACIÓN_METACOGNITIVA

Total number of unique values: 52 (0.02%)
Missing values: 248223 (92.43%)
Most frequent values:

63.0: 1090 (0.4%)
65.0: 1020 (0.4%)
66.0: 1011 (0.4%)
69.0: 921 (0.3%)
61.0: 894 (0.3%)

Least frequent values:

37.0: 13 (0.0%)
27.0: 8 (0.0%)
34.0: 7 (0.0%)
32.0: 6 (0.0%)
33.0: 5 (0.0%)

Minimum value: 27.0
Maximum value: 84.0
Median value: 65.0
Mode value(s): 63.0

TIEMPO_Y_AMBIENTE_DE_ESTUDIO

Total number of unique values: 40 (0.01%)
Missing values: 248223 (92.43%)
Most frequent values:

44.0: 1309 (0.5%)
45.0: 1205 (0.4%)
43.0: 1184 (0.4%)
46.0: 1140 (0.4%)
39.0: 1102 (0.4%)

Least frequent values:

21.0: 10 (0.0%)
16.0: 8 (0.0%)
18.0: 6 (0.0%)
15.0: 5 (0.0%)
39.5: 5 (0.0%)

Minimum value: 15.0
Maximum value: 56.0
Median value: 44.0
Mode value(s): 44.0

REGULACIÓN_DEL_ESFUERZO

Total number of unique values: 18 (0.01%)
Missing values: 248223 (92.43%)
Most frequent values:

18.0: 3000 (1.1%)
17.0: 2729 (1.0%)
19.0: 2574 (1.0%)
16.0: 2310 (0.9%)
20.0: 2069 (0.8%)

Least frequent values:

7.0: 49 (0.0%)
8.0: 36 (0.0%)
5.0: 13 (0.0%)
3.0: 5 (0.0%)
17.5: 5 (0.0%)

Minimum value: 3.0
Maximum value: 21.0
Median value: 17.0
Mode value(s): 18.0

APRENDIZAJE_ENTRE_IGUALES

Total number of unique values: 20 (0.01%)
Missing values: 248223 (92.43%)
Most frequent values:

15.0: 2503 (0.9%)
14.0: 2290 (0.9%)
16.0: 2114 (0.8%)
12.0: 2053 (0.8%)
13.0: 1988 (0.7%)

Least frequent values:

6.0: 243 (0.1%)
5.0: 106 (0.0%)
3.0: 85 (0.0%)
4.0: 60 (0.0%)
10.5: 5 (0.0%)

Minimum value: 3.0
Maximum value: 21.0
Median value: 14.0
Mode value(s): 15.0

BÚSQUEDA_DE_AYUDA

Total number of unique values: 22 (0.01%)
Missing values: 248223 (92.43%)
Most frequent values:

22.0: 2700 (1.0%)
21.0: 2663 (1.0%)
20.0: 2661 (1.0%)
23.0: 2155 (0.8%)
19.0: 2013 (0.7%)

Least frequent values:

11.0: 72 (0.0%)
6.0: 13 (0.0%)
8.0: 7 (0.0%)
9.0: 5 (0.0%)
10.0: 5 (0.0%)

Minimum value: 6.0
Maximum value: 28.0
Median value: 21.0
Mode value(s): 22.0

FAMILIA

Total number of unique values: 21 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

24.0: 5109 (1.9%)
20.0: 3007 (1.1%)
22.0: 2751 (1.0%)
19.0: 2703 (1.0%)
23.0: 2662 (1.0%)

Least frequent values:

7.0: 113 (0.0%)
8.0: 93 (0.0%)
5.0: 57 (0.0%)
4.0: 48 (0.0%)
6.0: 40 (0.0%)

Minimum value: 4.0
Maximum value: 24.0
Median value: 20.0
Mode value(s): 24.0

AMIGOS

Total number of unique values: 21 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

24.0: 5768 (2.1%)
16.0: 4232 (1.6%)
20.0: 3622 (1.3%)
19.0: 2305 (0.9%)
21.0: 2284 (0.9%)

Least frequent values:

8.0: 119 (0.0%)
10.0: 91 (0.0%)
7.0: 89 (0.0%)
6.0: 48 (0.0%)
5.0: 20 (0.0%)

Minimum value: 4.0
Maximum value: 24.0
Median value: 20.0
Mode value(s): 24.0

PERSONAS_RELEVANTES

Total number of unique values: 21 (0.01%)
Missing values: 238437 (88.78%)
Most frequent values:

24.0: 5790 (2.2%)
20.0: 2872 (1.1%)
22.0: 2812 (1.0%)
23.0: 2659 (1.0%)
21.0: 2607 (1.0%)

Least frequent values:

8.0: 112 (0.0%)
7.0: 86 (0.0%)
6.0: 84 (0.0%)
5.0: 45 (0.0%)
4.0: 44 (0.0%)

Minimum value: 4.0
Maximum value: 24.0
Median value: 20.0
Mode value(s): 24.0

HABITO_SALUD1

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 243561 (90.69%)
Value Counts:

Sí: 21651 (8.1%)
No: 3353 (1.2%)

HABITO_SALUD2

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 243561 (90.69%)
Value Counts:

Sí: 19700 (7.3%)
No: 5304 (2.0%)

HABITO_SALUD3

Total number of unique values: 6 (0.00%)
Missing values: 243561 (90.69%)
Value Counts:

Algunas veces: 10854 (4.0%)
Regularmente: 5484 (2.0%)
Casi nunca: 5328 (2.0%)
Nunca: 2073 (0.8%)
Casi siempre: 1241 (0.5%)
Siempre: 24 (0.0%)

HABITO_SALUD4

Total number of unique values: 6 (0.00%)
Missing values: 243561 (90.69%)
Value Counts:

Nunca: 20813 (7.7%)
Casi nunca: 1824 (0.7%)
Casi siempre: 1406 (0.5%)
Algunas veces: 663 (0.2%)
Siempre: 153 (0.1%)
Regularmente: 145 (0.1%)

HABITO_SALUD5

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 243561 (90.69%)
Value Counts:

Entre 6 y 7 horas: 10874 (4.0%)
Entre 7 y 8 horas: 10699 (4.0%)
Más de 8 horas: 1776 (0.7%)
Menos de 6 horas: 1655 (0.6%)

HABITO_SALUD6

Total number of unique values: 4 (0.00%)
Missing values: 238460 (88.79%)
Value Counts:

De 1 a 2 veces: 9938 (3.7%)
De 3 a 4 veces: 8869 (3.3%)
De 5 a 7 veces: 6473 (2.4%)
Nunca: 4825 (1.8%)

HABITO_SALUD7

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 238460 (88.79%)
Value Counts:

No: 26753 (10.0%)
Sí: 3352 (1.2%)

HABITO_SALUD8

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 238460 (88.79%)
Value Counts:

No: 15442 (5.7%)
Sí: 14663 (5.5%)

HABITO_SALUD9

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 238460 (88.79%)
Value Counts:

No: 28587 (10.6%)
Sí: 1518 (0.6%)

HABITO_SALUD10

Total number of unique values: 2 (0.00%)
Missing values: 238460 (88.79%)
Value Counts:

No: 29908 (11.1%)
Sí: 197 (0.1%)

CICLO

Total number of unique values: 15 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

2021-1: 29890 (11.1%)
2022-1: 28272 (10.5%)
2021-2: 26551 (9.9%)
2022-2: 25538 (9.5%)
2018-1: 25451 (9.5%)

Least frequent values:

2021-0: 4842 (1.8%)
2022-0: 4339 (1.6%)
2018-0: 2828 (1.1%)
2019-0: 2409 (0.9%)
2020-0: 2069 (0.8%)

CICLO_INGRESO_CARRERA

Total number of unique values: 37 (0.01%)
Missing values: 217 (0.08%)
Most frequent values:

2018-1: 40577 (15.1%)
2017-1: 37766 (14.1%)
2021-1: 28077 (10.5%)
2019-1: 27903 (10.4%)
2016-1: 27234 (10.1%)

Least frequent values:

2009-2: 4 (0.0%)
2007-1: 4 (0.0%)
2005-1: 2 (0.0%)
1999-1: 1 (0.0%)
2007-2: 1 (0.0%)

PRIMER_CICLO

Total number of unique values: 35 (0.01%)
Missing values: 0 (0.00%)
Most frequent values:

2018-1: 39834 (14.8%)
2017-1: 35623 (13.3%)
2021-1: 28801 (10.7%)
2019-1: 28455 (10.6%)
2020-1: 27152 (10.1%)

Least frequent values:

1998-1: 8 (0.0%)
2007-1: 4 (0.0%)
2005-1: 2 (0.0%)
2008-1: 1 (0.0%)
1999-1: 1 (0.0%)

BECA1

Total number of unique values: 33 (0.01%)
Missing values: 243525 (90.68%)
Most frequent values:

Beca 18: 10070 (3.7%)
Beca Excelencia - Hijos de Docentes: 2960 (1.1%)
Beca Patronato BCP: 2269 (0.8%)
Beca Patronato UP: 1631 (0.6%)
Subsidio tipo 1: 1383 (0.5%)

Least frequent values:

Beca CAFED: 14 (0.0%)
Beca Luis Felipe Gayoso: 13 (0.0%)
Beca Grupo Educativo Alegrevo: 5 (0.0%)
Beca para Trabajadores UP : 5 (0.0%)
Beca 25% Hijo de Trabajador: 4 (0.0%)

BECA2

Total number of unique values: 7 (0.00%)
Missing values: 268479 (99.97%)
Value Counts:

Subsidio tipo 1: 38 (0.0%)
Beca Patronato UP: 28 (0.0%)
Beca 18: 7 (0.0%)
Crédito 18: 4 (0.0%)
Subsidio tipo 1 - Orfandad: 4 (0.0%)
Subsidio tipo 2 - Orfandad: 3 (0.0%)
Beca CAFED: 2 (0.0%)

from ydata_profiling import ProfileReport
import numpy as np
import pandas as pd

profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report")