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+import pandas as pd
+
+# Definir los flujos de efectivo de cada proyecto
+data = {
+    'Proyecto 1': [100, 110, 120, 130, 140],
+    'Proyecto 2': [100, 100, 100, 100, 200],
+    'Proyecto 3': [110, 120, 110, 120, 110],
+    'Proyecto 4': [150, 140, 130, 120, 110]
+}
+
+# Crear DataFrame con los flujos de efectivo
+df = pd.DataFrame(data)
+
+# Calcular el flujo de efectivo neto (FEN) para cada proyecto
+def calcular_fen(flujos, tasa_descuento):
+    fen = 0
+    for i, flujo in enumerate(flujos):
+        fen += flujo / ((1 + tasa_descuento) ** (i + 1))
+    return fen
+
+tasas_descuento = [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]  # Suponiendo una tasa de descuento del 10% para todos los proyectos
+
+df['FEN'] = df.apply(lambda row: calcular_fen(row.values, tasas_descuento), axis=1)
+
+# Calcular la inversión inicial para cada proyecto
+inversiones_iniciales = {
+    'Proyecto 1': 0,
+    'Proyecto 2': 0,
+    'Proyecto 3': 0,
+    'Proyecto 4': 0
+}
+
+# Elegir los proyectos óptimos para diferentes budgets
+def elegir_proyectos_optimos(budget):
+    proyectos_optimos = []
+    df_temp = df.copy()
+    df_temp['Ranking'] = df_temp['FEN'] / df_temp.sum(axis=1)
+    df_temp = df_temp.sort_values(by='Ranking', ascending=False)
+    acumulado = 0
+    for index, row in df_temp.iterrows():
+        if acumulado + row[index] <= budget:
+            proyectos_optimos.append(index)
+            acumulado += row[index]
+    return proyectos_optimos
+
+# a) Budget = 800
+budget_a = 800
+proyectos_a = elegir_proyectos_optimos(budget_a)
+print(f"Proyectos óptimos para un budget de {budget_a}: {proyectos_a}")
+
+# b) Budget = 1200
+budget_b = 1200
+proyectos_b = elegir_proyectos_optimos(budget_b)
+print(f"Proyectos óptimos para un budget de {budget_b}: {proyectos_b}")
+
+# c) Budget = 2400
+budget_c = 2400
+proyectos_c = elegir_proyectos_optimos(budget_c)
+print(f"Proyectos óptimos para un budget de {budget_c}: {proyectos_c}")