Você está aqui: Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Pandas Python Library |
Exercício Resolvido de Python Pandas - Como retornar a quantidade de valores ausentes em cada coluna de um DataFrame - Desafio de Programação Resolvido em PythonQuantidade de visualizações: 569 vezes |
Pergunta/Tarefa: Dado o seguinte arquivo CSV (carros.csv): Marca;Modelo;Ano;Valor;Vendido Fiat;Sienna;2010;23500.00;S Volkswagen;Polo;;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 a quantidade dos valores ausentes em cada uma das colunas do DataFrame. Analisando o arquivo vemos que há três valores ausentes: o modelo do veículo na quarta linha e dois anos do veículo (terceira e sexta linhas). 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 NaN 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 Quantidade de valores ausentes em cada coluna: Marca 0 Modelo 1 Ano 2 Valor 0 Vendido 0 dtype: int64 Veja a resolução comentada deste exercício em Python: ---------------------------------------------------------------------- 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 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 obter a quantidade de valores ausentes em cada # coluna do DataFrame quant_ausentes_columa = df.apply(lambda x: x.isnull().sum()) # mostramos o resultado print("\nQuantidade de valores ausentes em cada coluna:\n") print(quant_ausentes_columa) if __name__== "__main__": main() |
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Python ::: Tkinter GUI Toolkit ::: Entry |
Como setar o foco em uma caixa de texto Entry do Tkinter usando a função focus_set()Quantidade de visualizações: 1071 vezes |
Em várias situações durante o processo de programação em Tkinter nós precisamos, via programação, trocar o foco de uma caixa de texto para outra. Isso pode ser feito com o auxílio da função focus_set(). No código abaixo nós temos uma janela Tkinter com duas caixas de texto Entry e um botão Button. Experimente digitar conteúdo nas duas caixas de texto e depois clicar no botão. Você verá que o foco é colocado novamente na primeira caixa de texto. Veja o código Python completo: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # vamos importar o módulo Tkinter from tkinter import * from tkinter.ttk import * # variáveis globais caixa_texto_1 = None # método principal def main(): # acessamos a variável global global caixa_texto_1 # vamos criar o frame principal da aplicação Tkinter janela = Tk() # agora definimos o tamanho da janela janela.geometry("600x400") # criamos uma caixa de texto Entry de linha única caixa_texto_1 = Entry(janela, width=40) caixa_texto_1.grid(column=0, row=0, sticky=W, padx=15, pady=10) # criamos uma segunda caixa de texto Entry de linha única caixa_texto_2 = Entry(janela, width=40) caixa_texto_2.grid(column=0, row=1, sticky=W, padx=15, pady=0) # vamos criar um botão Button btn = Button(janela, text="Definir Foco", width=20, command=definir_foco) btn.grid(column=0, row=2, sticky=W, padx=15, pady=10) # entramos no loop da aplicação janela.mainloop() # função para definir o foco na primeira caixa de texto def definir_foco(): # definimos o foco na primeira caixa de texto Entry caixa_texto_1.focus_set() if __name__== "__main__": main() |
Python ::: PyQt GUI Toolkit ::: QMainWindow |
Como centralizar uma janela QMainWindow do PyQtQuantidade de visualizações: 131 vezes |
Nesta dica mostrarei como podemos centralizar a janela principal de nossa aplicação PyQt. Note que esta janela principal, na maioria das vezes, é representada por uma instância da classe QMainWindow. Veja o código completo para o exemplo, já atualizado para o PyQt6: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # vamos importar os módulos necessários import sys from PyQt6.QtCore import * from PyQt6.QtGui import * from PyQt6.QtWidgets import * # vamos criar uma classe que herda de QMainWindow class JanelaPrincipal(QMainWindow): # construtor da classe def __init__(self): super().__init__() # definimos o título da janela self.setWindowTitle("Cadastro de Produtos") # vamos definir as dimensões da janela self.resize(600, 420) # vamos obter a geometria do frame da nossa janela geometria_frame = self.frameGeometry() # acessamos a geometria da monitor e obtemos seu centro ponto_central = self.screen().availableGeometry().center() # movemos o retângulo obtido anteriormente para o centro da tela geometria_frame.moveCenter(ponto_central) # e finalmente movemos nossa janela para este ponto self.move(geometria_frame.topLeft()) if __name__== "__main__": # cria a aplicação app = QApplication(sys.argv) # cria a janela principal e a coloca visível janela_principal = JanelaPrincipal() janela_principal.show() # executa a aplicação app.exec() |
Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
Como multiplicar um vetor ou uma matriz por um escalar no NumPy do Python - Python NumPy para EngenhariaQuantidade de visualizações: 4208 vezes |
Esta dica de Python e NumPy é direcionada, principalmente, aos estudantes de Engenharia Civil, que se deparam, logo no início do curso, com o estudo da Geometria Analítica e gostariam de entender melhor a multiplicação de vetores por um escalar. Lembre-se de que um escalar é um valor único, enquanto vetores e matrizes são estruturas que guardam vários valores ao mesmo tempo. Nosso primeiro exemplo será feito em cima de um vetor com os seguintes valores: [3, -5, 4, 1, 9]. O escalar usado será o valor 2, ou seja, temos que multiplicar cada valor no vetor pelo valor 2 e, dessa forma, obtermos um novo vetor. Veja como a linguagem Python facilita esta operação: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos a bibliteca NumPy import numpy as np def main(): # declara e cria o vetor vetor = np.array([3, -5, 4, 1, 9]) # agora vamos multiplicar este vetor pelo escalar 2 escalar = 2 novoVetor = vetor * escalar # vamos exibir o resultado print("Vetor inicial: ", vetor) print("Valor do escalar: ", escalar) print("Novo vetor: ", novoVetor) if __name__== "__main__": main() Este código Python vai gerar o seguinte resultado: Vetor inicial: [3 -5 4 1 9] Valor do escalar: 2 Novo vetor: [6 -10 8 2 18] Veja agora como podemos efetuar a mesma operação em uma matriz de 2 linhas e 3 colunas (recorde que, em Python, uma matriz nada mais é que um vetor de vetores, ou seja, cada elemento do vetor contém outro vetor): ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos a bibliteca NumPy import numpy as np def main(): # declara e cria a matriz matriz = np.array([(4, 12, 50), (5, 3, 1), (11, 9, 7)]) # agora vamos multiplicar esta matriz pelo escalar 2 escalar = 2 novaMatriz = matriz * escalar # vamos exibir o resultado print("Matriz inicial: ", matriz) print("Valor do escalar: ", escalar) print("Nova matriz: ", novaMatriz) if __name__== "__main__": main() Ao executarmos este código Python nós teremos o seguinte resultado: Matriz inicial: [[4 12 50] [5 3 1] [11 9 7]] Valor do escalar: 2 Nova matriz: [[8 24 100] [10 6 2] [22 18 14]] |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
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Python - Como criar arrays (vetores e matrizes) usando o objeto ndarray da biblioteca Numpy do Python |
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