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O termo mineração de dados, segundo Castro (2016) pode ser definido como: "etapa do processo corresponde à aplicação de algoritmos capazes de extrair conhecimentos a partir dos dados pré-processados. Nessa etapa são usadas técnicas de análise descritiva (medidas de distribuição, tendência central e variância, e métodos de visualização), agrupamento (segmentação de bases de dados), predição (classificação e estimação), associação (determinação de atributos que ocorrem) e detecção de anomalias (CASTRO, p. 5, 2016).
Sobre a utilização da biblioteca pandas voltada para o trabalho com dados na linguagem Python, avalie as asserções a seguir.
I. Para mineração, transformação dos dados e extração de informações é preciso criar filtros. O comando df_dados['taxa'] < 0.01, retorna um DataFrame com o filtro aplicado a coluna.
II. A criação de filtros booleanos compostos na biblioteca pandas, pode ser feita com os operadores lógicos. Nesse caso, usa-se o comando "and" para o o operador E e "or" para o operador OU.
III. O comando df_dados.loc[df_dados['nome'] == "João"], retornará um novo DataFrame, contendo todos os registros cujo valor na coluna "nome" é João.
Escolha a opção correta.
Alternativas:
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