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Mostrando postagens de julho, 2023

Exercícios resolvidos em Linguagem Python - para iniciantes

Esta lista de exercícios resolvidos é um manual para ajudar todo aluno iniciante e não só, a adquirir e aprimorar as habilidades necessárias para se trabalhar com Python, de forma rápida e consistente. Estude e desfrute do conteúdo. 1º Exercício      Faça um programa que informe a versão do Python que você está utilizando Solução import sys print ( "Versão do Python" ) print (sys.version) print ( "Informação da versão instalada" ) print (sys.version_info) Atenção :     -  O módulo sys fornece funções e variáveis usadas para manipular diferentes partes do ambiente de tempo de execução do Python;     - Pra quem ainda não está familiarizado com a linguagem, um módulo  é um arquivo contendo definições e comandos em Python para serem usados em outros programas. 2º Exercício      Faça um programa em linguagem Python que converta metros para centímetros. Solução print ( ' \t ----Conversão de medida---- ' ) metros = int ( input ( 'Informe o valor em metros: 

Exemplos / exercícios resolvidos - Funções Lambda em Python

Funções Lambda são funções anônimas em Python, ou seja, são funções sem nome  (por isso o termo anônimo). Enquanto as funções tradicionais são definidas  utilizando a palavra-chave def, as funções anônimas são definidas usando a  palavra-chave lambda. As funções lambda possuem a seguinte sintaxe: lambda argumentos : <expressão> Observação importante :  as funções lambda podem ter qualquer número de argumentos, mas podem terá apenas uma expressão. Exemplo nº 1   Desenvolva um programa que leia o seu nome completo e que apresente somente o seu primeiro e último nome. Solução nome_completo = str ( input ( 'Informe o seu nome completo: ' )) #capturando o primeiro nome primeiro_nome = lambda nome : nome .split()[ 0 ] #capturando o ultimo nome ultimo_nome = lambda nome : nome .split()[ - 1 ] #Mostrando o resultado print ( f 'Seu primeiro nome é { primeiro_nome ( nome_completo ) } '       f 'e o seu último nome é { ultimo_nome ( nome_completo ) } ' ) Ao

Adicionando uma nova coluna (Somatório de outras colunas) ao DataFrame existente no Pandas

Com Python, podemos adicionar uma nova coluna a um DataFrame existente. Pré-requisito Antes de prosseguir, certifique-se de que você tem instalado a biblioteca Pandas. Para instalar , digite esse comando no terminal da sua IDE:  pip install pandas Eu vou importar uma base de dados de venda que está em uma pasta no meu computador # importando a biblioteca de pandas import pandas as pd # pegar o arquivo xlsx(excel) que está no caminho a seguir meu_arquivo = pd . read_excel ( "C: \\ Users \\ PHILCO15A \\ Music \\ python \\ vendas.xlsx" ) # Mostrando os dados print ( meu_arquivo ) Executando as linhas de código, teremos o seguinte: Exemplo  Criar a coluna custo_total que vai ser o somatório da coluna ValorCusto e CustoEntrega # importando a biblioteca de pandas import pandas as pd # pegar o arquivo xlsx(excel) que está no caminho a seguir meu_arquivo = pd . read_excel ( "C: \\ Users \\ PHILCO15A \\ Music \\ python \\ vendas.xlsx" ) print ( meu_arquivo ) # Soma

Exemplos : GroupBy em Python - como agrupar e sumarizar dados de um DataFrame com pandas

A função GROUP BY identifica uma coluna selecionada a ser usada para agrupar os resultados. Com o GROUP BY, separamos os dados em grupos. Em outras palavras, O GROUP BY acumula resultados por grupo. Pré-requisito Antes de prosseguir, certifique-se de que você tem instalado a biblioteca Pandas. Para instalar , digite esse comando no terminal da sua IDE: pip install pandas Exemplo nº 1 Eu vou importar uma base de dados de venda que está em uma pasta no meu computador # importando a biblioteca de pandas import pandas as pd # pegar o arquivo xlsx(excel) que está no caminho a seguir meu_arquivo = pd . read_excel ( "C: \\ Users \\ PHILCO15A \\ Music \\ python \\ vendas.xlsx" ) # Mostrando os dados print ( meu_arquivo ) Executando as linhas de código, teremos o seguinte: Agora que você está familiarizado com o conjunto de dados, você começará respondendo a seguinte pergunta. Qual é a quantidade de vendas realizadas por estado? Para contar, eu utilizo a função count(). Nesse cas

Como converter o tipo de dados string para o formato de data no DataFrame do Pandas

Para realizarmos  algumas operações utilizando  datas  com pandas , temos que realizar a conversão para que a coluna esteja com o tipo de dados  no formato correto, ou seja, como tipo  datetime  .  Eu tenho esse arquivo, com dados de vendas.  Como preciso analisar as informações das vendas ao longo do tempo, preciso converter a coluna  'DataNotaFiscal' para o tipo  datetime.  Vou importar a bibliotecas pandas, pegar o arquivo que está na pasta e ver as informações das colunas. # importando a biblioteca de pandas import pandas as pd # pegar o arquivo xlsx(excel) que está no caminho a seguir meu_arquivo = pd . read_excel ( "C: \\ Users \\ PHILCO15A \\ Music \\ python \\ vendas.xlsx" ) # ver as informações das colunas print ( meu_arquivo . info ()) Executando o script, teremos como saída: Como podemos ver na saída, o tipo de dados da coluna 'DataNotaFiscal' é uma string. Agora vamos convertê-lo para o formato datetime usando a função DataFrame.astype(). # i

Como criar uma nova coluna com Pandas DataFrame com base nas colunas existentes

Ao trabalhar com dados no Pandas, realizamos uma vasta gama de operações nos dados para obter os dados no formato desejado. Uma dessas operações pode ser a necessidade de criar novas colunas no DataFrame com base no resultado de algumas operações nas colunas existentes no DataFrame.  Questão: Dado um Dataframe contendo dados sobre os preços de produtos, desenvolver uma coluna para trazer os preços com descontos aplicados. Todos os preços terão descontos de 50%. Agora, vamos criar uma nova coluna chamada 'Valor_com_desconto' após aplicar um desconto de 50% na coluna 'Valor_produto'. # importando a biblioteca de pandas import pandas as pd # Criando a tabela que vai armazenar os produtos   tabela = { 'Nome do produto' : [ 'Arroz' , 'Feijão' , 'Batata' , 'Victor' ],             'Valor_produto' : [ 15 , 23 , 25 , 9 ]}   df = pd . DataFrame ( tabela , columns = [ 'Nome do produto' , 'Valor_produto' ])  

Como criar/adicionar uma nova coluna com Pandas DataFrame - Python usando o loop for

Ao trabalhar com dados no Pandas, realizamos uma vasta gama de operações nos dados para obter os dados no formato desejado. Uma dessas operações pode ser a necessidade de criar novas colunas no DataFrame com base  nas colunas existentes no DataFrame.  Como exemplo, vou criar uma tabela com dados de algumas pessoas. A tabela será composta por duas colunas: nome e idade.  Com a tabela desenvolvida, vou classificar a pessoa como adulto ou menor de idade  através da idade. Neste caso, vamos criar uma nova coluna com base em uma coluna já existente: #Importando a biblioteca pandas import pandas as pd # Criando a tabela de dados   tabela = { 'Nome do usuário' : [ 'Araújo' , 'Moisés' , 'Catumbela' , 'Victor' ,                             'Sambimbia' , 'Margarida' , 'Manuel' , 'Mendrote' ],             'Idade' : [ 15 , 23 , 25 , 9 , 67 , 54 , 42 , 65 ]}   df = pd . DataFrame ( tabela , columns = [ 'Nome

Como extrair os nomes das colunas de um arquivo CSV usando Pandas - Python

CSV é um formato de arquivo e todos os arquivos desse formato são armazenados com uma extensão .csv. É um formato muito popular e amplamente utilizado para armazenar os dados de forma estruturada.  O Python possui uma biblioteca dedicada a lidar com operações que atendem a arquivos CSV, como leitura, gravação ou modificação.  A seguir, temos a resolução do problema # importando a biblioteca pandas import pandas as pd   # lendo o arquivo csv usando read_csv # armazenando o arquivo na variável com o nome df, com o devido caminho do arquivo df = pd . read_csv ( r "C: \U sers \P HILCO15A\Documents\Amazon \a mazon.csv" , sep = "," , encoding = 'latin1' ) print ( df ) # criando uma lista de nomes de colunas # chamando as .columns nome_das_colunas = list ( df . columns )   # exibindo a lista de nomes de colunas print ( 'Nome das colunas que fazem parte do arquivo : ' , nome_das_colunas ) Executando as linhas de código, teremos o seguinte: