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Como usar o método read_csv() do Pandas da linguagem Python para carregar um dataset e retorná-lo como um DataFrame

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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:

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# 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 NumPy

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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():

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# 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:

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# 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 Python

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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:

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# 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 Python

Quantidade 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:

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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
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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.
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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.
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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.
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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.
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Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python

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