Atividade Objetiva 03_ 11 - Programação para Ciência de Dados (2023)

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23/03/2024, 16:35 Atividade Objetiva 03: 11 - Programação para Ciência de Dados (2023)
https://pucminas.instructure.com/courses/145871/quizzes/381706 1/3
Atividade Objetiva 03
Entrega Sem prazo
Pontos 15
Perguntas 5
Limite de tempo Nenhum
Tentativas permitidas Sem limite
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MAIS RECENTE Tentativa 1 13 minutos 15 de 15
 As respostas corretas estão ocultas.
Pontuação desta tentativa: 15 de 15
Enviado 23 mar em 16:35
Esta tentativa levou 13 minutos.

Pergunta 1
3 / 3 pts
 True
 False

Pergunta 2
3 / 3 pts
Fazer o teste novamente
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.
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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)

Pergunta 3
3 / 3 pts
 True
 False
O objeto estados terá como dados as siglas e como índices os nomes dos estados.

Pergunta 4
3 / 3 pts
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.
Considere o trecho a seguir:
import pandas as pd
nomes = ("Minas Gerais", "Amazonas", "Maranhão", "Goiás", "Santa Catarina")
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.
 
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.
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 True
Um objeto DataFrame é um conjunto de Series.
 False

Pergunta 5
3 / 3 pts
 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.
Pontuação do teste: 15 de 15
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.