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Exercício Resolvido de Python Pandas - Como retornar a quantidade de valores ausentes em cada coluna de um DataFrame - Desafio de Programação Resolvido em Python

Quantidade 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
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício em Python:

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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
  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:

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# 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 PyQt

Quantidade 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:

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# 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 Engenharia

Quantidade 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:

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# 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):

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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----------------------------------------------------------------------

# 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]]


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