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Planilha de Dimensionamento de Tubulações
Hidráulicas Água Fria e Água Quente CompletaNossa planilha automática de dimensionamento de tubulações de água fria e quente é uma ferramenta desenvolvida para auxiliar engenheiros e projetistas no cálculo rápido e preciso das redes hidráulicas de edificaçoes. Por meio da inserçao de dados como vazao, diâmetro da tubulaçao, comprimento da rede, material do tubo e coeficientes hidráulicos, a planilha realiza automaticamente os cálculos necessários para verificar velocidade da água, perda de carga e dimensionamento adequado das tubulaçoes. |
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Exercício Resolvido de Python Pandas - Como testar se um DataFrame do Pandas possui algum valor não informado - Exercícios Resolvidos de PythonQuantidade de visualizações: 1000 vezes |
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Pergunta/Tarefa: Dado o seguinte arquivo CSV (carros.csv): Marca;Modelo;Ano;Valor;Vendido Fiat;Sienna;2010;23500.00;S Volkswagen;Polo;2009;31453.00;N Volkswagen;;2001;19200.00;S Fiat;Palio;1995;7500.00;S Honda;Civic;;42000.00;S Renault;Sandero;2010;52000.00;N Escreva um programa Python Pandas que carrega este arquivo .csv em um DataFrame, exiba o seu conteúdo e informe se o DataFrame contém algum valor não informado para qualquer uma das colunas. Analisando o arquivo vemos que há dois valores ausentes: o modelo do veículo na quarta linha e o ano do veículo na sexta linha. Sua saída deverá ser parecida com:
Os dados do DataFrame são:
Marca Modelo Ano Valor Vendido
0 Fiat Sienna 2010.0 23500.0 S
1 Volkswagen Polo 2009.0 31453.0 N
2 Volkswagen NaN 2001.0 19200.0 S
3 Fiat Palio 1995.0 7500.0 S
4 Honda Civic NaN 42000.0 S
5 Renault Sandero 2010.0 52000.0 N
Há valores ausentes no DataFrame
Veja a resolução comentada deste exercício em Python:
# importamos a biblioteca Pandas
import pandas as pd
def main():
# vamos carregar os dados do arquivo .csv
df = pd.read_csv("C:\\estudos_python\\carros.csv",
delimiter=";")
# vamos mostrar o DataFrame resultante
print("Os dados do DataFrame são:\n")
print(df)
# vamos testar se existe algum valor ausenta em alguma
# das colunas do DataFrame
if df.isnull().values.any():
print("\nHá valores ausentes no DataFrame")
else:
print("\nNão existe valores ausentes no DataFrame")
if __name__== "__main__":
main()
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