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Como usar o método read_csv() do Pandas da linguagem Python para carregar um dataset e retorná-lo como um DataFrameQuantidade de visualizações: 4807 vezes |
Quando estamos desenvolvendo soluções em Data Science ou Machine Learning, é comum precisarmos carregar dados contidos em arquivos .csv (nos quais os registros são separados por vírgulas ou ponto-e-vírgula). Para isso podemos usar o método read_csv() da biblioteca Pandas do Python. Veja um exemplo no qual usamos o método read_csv() para carregar um dataset e depois exibir o DataFrame resultante. Para isso usaremos uma amostra de dados de empréstimos aprovados ou recusados. O arquivo .csv pode ser baixado aqui. Eis o código: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos a biblioteca Pandas import pandas as pd def main(): # vamos carregar os dados do arquivo .csv dados = pd.read_csv("C:\\estudos_python\\emprestimos.csv", delimiter=";") # vamos mostrar o DataFrame resultante print(dados) if __name__== "__main__": main() Quando executarmos este código nós teremos um resultado parecido com: id nome idade sexo renda valor parc pont ap 0 1 MIGUEL728 24 M 1800 12500 30 34 S 1 2 RAUL46 61 M 2300 10000 24 59 S 2 3 JONAS264 28 M 800 12500 36 59 N 3 4 LETICIA135 71 F 1800 10000 36 13 N 4 5 CARLOS931 60 F 4000 2000 6 10 N .. ... ... ... ... ... ... ... ... .. 9 96 ANGELA391 91 F 4000 12500 12 33 N 96 97 PEDRO764 50 M 10200 2500 12 1 N 97 98 ADRIANA175 41 F 4000 2000 36 77 S 98 99 ROSA666 42 F 1800 20000 24 74 N 99 100 SARA653 36 F 970 11000 12 42 N [100 rows x 9 columns] Note que aqui nós temos uma amostra de 100 registros e cada registro possui 9 colunas. Se você quiser ver todos os 100 registros, troque a linha: print(dados) por print(dados.to_string()) Para finalizar, note que forneci ";" como delimitador para o método read_csv(). |
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Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Números Aleatórios, Números Randômicos, Amostras Aleatórias, Amostras Randômicas |
Como gerar números aleatórios em Python usando o método random.randint() da biblioteca NumPyQuantidade de visualizações: 2571 vezes |
Nesta dica mostrarei como podemos gerar números inteiros randômicos usando random.randint() da biblioteca NumPy. Note que a geração de números aleatórias é uma parte importante para o desenvolvimento de modelos de teste (test models) em Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e outras áreas de estudo que envolvem Data Science. Veja um exemplo da forma mais simples do uso da função random.randint(): ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos o módulo random da bibliteca NumPy from numpy import random def main(): # vamos gerar um número inteiro aleatório de 0 (incluído) à # 10 (não incluído) valor = random.randint(10) print("O número sorteado foi: ", valor) if __name__== "__main__": main() Ao executar este código teremos um resultado parecido com: O número sorteado foi: 3 Aqui nós informamos o limite alto do valor aleatório a ser gerado (mas ele não é incluído). Se quisermos limitar a faixa inferior, podemos tirar proveito dos parâmetros low e high da função randint(). Veja: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos o módulo random da bibliteca NumPy from numpy import random def main(): # vamos gerar um número inteiro aleatório de 5 (incluído) # à 10 (não incluído) valor = random.randint(5, 10) print("O número sorteado foi: ", valor) if __name__== "__main__": main() A partir da versão 1.19 da NumPy, os desenvolvedores da biblioteca recomendam o uso do método integers() do módulo default_rng(). |
Python ::: Matplotlib Python Library (Biblioteca Python Matplotlib) ::: Geração e Plotagem de Gráficos usando Matplotlib |
Como gerar o gráfico da função seno usando a biblioteca Matplotlib do PythonQuantidade de visualizações: 2487 vezes |
Sabemos, como lembrança das nossas aulas de Trigonometria no segundo grau, que a função seno é a razão entre o cateto oposto e a hipotenusa de um triângulo retângulo, ou seja, trata-se de uma razão trigonométrica que retorna valores na faixa de -1 até 1 (ambos inclusos). Nesta dica mostrarei como podemos usar as capacidades de geração de gráficos da biblioteca Matplotlib da linguagem Python, combinadas com as funções arange() e sin() da biblioteca NumPy para gerar o gráfico da função seno. Antes de vermos o código, observe o resultado gerado na imagem a seguir: Veja agora o código Python completo para a geração do gráfico: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos a biblioteca NumPy import numpy as np #importamos a biblioteca Matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def main(): # definimos o título para a área de plotagem plt.title('Gráfico da Função Seno') # vamos exibir o grid da área de plotagem plt.grid(True) # vamos definir os valores da coordenada x # os valores gerados serão de 0 até 12 (não incluído) eixo_x = np.arange(0, 12, 0.1) # os valores da coordenada y serão o seno de # cada valor correspondente no eixo x eixo_y = np.sin(eixo_x) # vamos plotar a função seno agora plt.plot(eixo_x, eixo_y) # finalmente exibimos o resultado plt.show() if __name__== "__main__": main() |
Python ::: Dicas & Truques ::: Data e Hora |
Como obter um datetime da data e hora atual usando o método today() da classe datetime da linguagem PythonQuantidade de visualizações: 10425 vezes |
Neste exemplo mostrarei como podemos usar o método today() da classe datetime do Python para retornar a data e hora local. Veja o código completo: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- from datetime import datetime def main(): # Obtém um datetime da data e hora atual hoje = datetime.today() # Exibe o conteúdo do datetime print("Hoje é: " + str(hoje)) if __name__== "__main__": main() Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado: Hoje é: 2018-03-03 15:54:01.477809 |
Vamos testar seus conhecimentos em Python |
Qual a sintaxe correta para mostrar o tipo de uma variável em Python?a = 45 print("O tipo da variável é: {0}".format(______________)) A) typeOf(a) B) Type(a) C) typeof(a) D) type(a) E) type a Verificar Resposta Estudar Cards Todas as Questões |
Vamos testar seus conhecimentos em |
Cisalhamento e detalhamento de vigas O modelo clássico de treliça foi idealizado por Ritter e Mörsch no início do século XX e se baseia na analogia entre uma viga fissurada e uma treliça. Acerca desse modelo, marque a alternativa correta: A) As bielas comprimidas devem apresentar inclinação de 60º com o eixo longitudinal do elemento estrutural. B) As armaduras de cisalhamento, conhecidas como estribos, devem ter inclinação entre 45 e 90º. C) A treliça de Ritter e Mörsch deve ser hiperestática, havendo, dessa forma, engastamento nos nós. D) As diagonais tracionadas da treliça de Ritter e Mörsch são equivalentes às bielas de concreto. E) Na treliça de Ritter e Mörsch, os elementos resistentes são somente as armaduras longitudinal e transversal. Verificar Resposta Estudar Cards Todas as Questões |
Vamos testar seus conhecimentos em Fundações |
Fundações profundas Fundações profundas podem ser classificadas de diferentes maneiras. Uma forma de distinguir os diferentes tipos de estaca é pelo material empregado em sua composição. Com base no exposto, assinale com V (verdadeiro) ou F (falso) as proposições a seguir, sobre estacas de madeira. ( ) A madeira em contato com o oxigênio do ar tende a apresentar fungos que inibem a deterioração do material. ( ) As estacas de madeira apodrecem rapidamente se mantidas permanentemente debaixo d'água. ( ) No Brasil, estacas de madeira são amplamente utilizadas de forma permanente em obras comerciais e residenciais. Assinale a alternativa que indica, de cima para baixo, a ordem correta. A) V, F, F. B) V, V, V. C) F, F, F. D) F, F, V. E) V, V, F. Verificar Resposta Estudar Cards Todas as Questões |
Vamos testar seus conhecimentos em Engenharia Civil - Construção Civil |
Fases de uma obra Em relação à parte gráfica de um projeto, a Planta de Locação/Localização serve, comumente: A) Como ponto de partida para a marcação da construção no terreno. B) Para estabelecer a posição em relação às divisas do terreno e ao alinhamento das vias públicas. C) Como projeção vertical, obtida por planos verticais que interceptam as paredes, portas e janelas, fornecendo maiores informações para a execução da obra. D) Como projeções verticais das fachadas ou faces externas dos edifícios. E) Como projeção horizontal da seção reta, passando acima do peitoril das janelas, para que fiquem representados todos os vãos. Verificar Resposta Estudar Cards Todas as Questões |
Vamos testar seus conhecimentos em Engenharia Civil - Construção Civil |
Locação da obra Durante a fase de "levantamento", colhemos informações in loco para uso na fase de projeto. No momento de passar o que está no projeto para o terreno, frequentemente são encontradas dificuldades na implementação, principalmente devido a erros de levantamento, que muitas vezes fornecem, por exemplo, um formato de terreno que não coincide com a forma real. A etapa referida, que apresenta dificuldades de implementação, é: A) Medição de obra. B) Locação de obras. C) Locação de estacas. D) Levantamento altimétrico. E) Levantamento planimétrico. Verificar Resposta Estudar Cards Todas as Questões |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
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