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:
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 caso, vou fazer a contagem e em seguida, vou agrupar dos dados de venda por estado.
Assim, eu terei um resultado consolidado das vendas. Isso é bom porque permite comparar qual estado vendeu mais, por exemplo.
# 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")
# Agrupando os dados por estado
dados_agrupados = meu_arquivo.groupby('Estado').count()
# Mostrando os dados
print(dados_agrupados)
Das 8 vendas, 2 vendas foram para o Estado da Bahia, 2 para o Maranhão e 4 para o Estado de São Paulo.
Para ficar com a estética mais elegante, vou contar o total de notas fiscais emitidas e depois agrupar por estado.
# 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")
# Agrupando a quantidade de notas fiscais emitidas por estado
dados_agrupados = meu_arquivo.groupby('Estado')['DataNotaFiscal'].count()
print(dados_agrupados)
Executando as linhas de código, teremos o seguinte:
Em resumo, você chama .groupby() e passa o nome da coluna que deseja agrupar, que é "Estado". Em seguida, você usa ["DataNotaFiscal"]para especificar a coluna na qual desejamos executar a agregação real.
Exemplo nº 2
Trazer a quantidade de vendas realizadas por estado e fabricante?
- Colocar as colunas Estado e Fabricante no Group By
# 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")
# Agrupando a quantidade de notas fiscais emitidas por estado e fabricante
dados_agrupados = meu_arquivo.groupby(['Estado','Fabricante'])['DataNotaFiscal'].count()
print(dados_agrupados)
Executando as linhas de código, teremos o seguinte:
Exemplo nº 3
Trazer o somatório das vendas realizadas por estado?
- Colocar a coluna Estado no Group By e utilizar a função sum para calcular a soma da coluna "ValorVenda"
# 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")
# Agrupando o total de vendas realizadas por estado
dados_agrupados = meu_arquivo.groupby('Estado')['ValorVenda'].sum()
print(dados_agrupados)
Executando as linhas de código, teremos o seguinte:
Exemplo nº 4
Trazer o somatório das vendas realizadas por estado e fabricante?
- Colocar as colunas Estado e Fabricante no Group By e utilizar a função sum para calcular a soma da coluna "ValorVenda"
# 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")
# Agrupando o total de vendas realizadas por estado e fabricante
dados_agrupados = meu_arquivo.groupby(['Estado','Fabricante'])['ValorVenda'].sum()
print(dados_agrupados)
Executando as linhas de código, teremos o seguinte:
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