Atividade Objetiva 04_ 01 - Linguagens de Programação para Ciência de Dados (2020)

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15/06/2021 Atividade Objetiva 04: 01 - Linguagens de Programação para Ciência de Dados (2020)
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Atividade Objetiva 04
Entrega Sem prazo Pontos 10 Perguntas 6
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Tentativa Tempo Pontuação
MANTIDO Tentativa 2 3 minutos 10 de 10
MAIS RECENTE Tentativa 2 3 minutos 10 de 10
Tentativa 1 14 minutos 8 de 10
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Enviado 19 de abr de 2020 em 10:53
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1 / 1 ptsPergunta 1
Assim como o ndarray do NumPy, os objetos DataFrame e Series do
Pandas possuem o atributo shape que é utilizado para verificar e
manipular as dimensões dessas estruturas de dados.
 True 
 False 
Não é possível manipular as dimensões do DataFrame e
Series atribuindo valores ao shape, como ocorre com o
array do NumPy. Portanto a afirmação é falsa.
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1 / 1 ptsPergunta 2
Podemos afirmar que o DataFrame é um grupo de Series que
compartilham um mesmo índice, ou seja, cada coluna de um
DataFrame nada mais é do que uma Series.
 True 
Um objeto DataFrame é um conjunto de Series.
 False 
2 / 2 ptsPergunta 3
Considere o trecho a seguir:
import pandas as pd 
nomes = ("Minas Gerais", "Amazonas", "Maranhão", "Goiás", "Santa Ca
tarina") 
siglas = ("MG", "AM", "MA", "GO", "SC") 
estados = pd.Series(siglas, nomes)
Podemos afirmar que será criado um objeto Series no qual os índices
são as siglas dos estados.
 
 True 
 False 
O objeto estados terá como dados as siglas e como
índices os nomes dos estados.
2 / 2 ptsPergunta 4
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Por padrão, os métodos do Pandas pd.read_csv e pd.read_excel
retornam um objeto DataFrame mesmo que os dados estejam em
apenas 1 dimensão. Para alterar esse comportamento, deve-se passar
o parâmetro squeeze = True.
 True 
 False 
2 / 2 ptsPergunta 5
Suponha que o DataFrame df tenha sido criado conforme o código a
seguir:
df = pd.read_csv("dados.csv")
Marque as instruções que podemos utilizar para retornar as primeiras
5 linhas do DataFrame df.
 df.head() 
 df.head(5) 
 df.tail() 
 df.tail(5) 
 df.sample(5) 
2 / 2 ptsPergunta 6
Suponha o DataFrame df possua as colunas A, B, C e D. Marque
abaixo as alternativas que removem a coluna C (e não apenas
retornem o DataFrame sem a coluna) do DataFrame df, deixando
apenas as colunas A, B e D.
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 df.drop("C", axis = 1, inplace=True) 
O parâmetro inplace = True fará a alteração no próprio
DataFrame df.
 df = df.drop("C", axis=1) 
O DataFrame df está sendo alterado ao receber ele próprio sem a
coluna C.
 df.drop("C", axis=1) 
 df.drop("C", axis = 0, inplace=True) 
Pontuação do teste: 10 de 10