Informe o diâmetro do cilindro em cm: 10
Informe o altura do cilindro em cm: 15
Informe o peso total da amostra em gramas: 2297
O peso específico natural da amostra é 19.497541561711124 kN/m3

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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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# vamos importar o módulo Math
import math

# método principal
def main():
  # vamos ler as dimensões da amostra cilíndrica de solo úmido
  diametro = float(input("Informe o diâmetro do cilindro em cm: "))
  altura = float(input("Informe o altura do cilindro em cm: "))
  
  # vamos ler o peso total da amostra
  peso_total = float(input("Informe o peso total da amostra em gramas: "))

  # agora calculamos o volume do cilindro
  volume_cilindro = ((math.pi * math.pow(diametro, 2.0)) / 4.0) * altura 
  
  # finalmente calculamos o peso específico natural do solo
  peso_especifico = peso_total / volume_cilindro

  # para converter de g/cm3 para kN/m3 só precisamos multiplicar por 10
  peso_especifico = peso_especifico * 10.0

  # e mostramos o resultado
  print("O peso específico natural da amostra é {0} kN/m3".format(peso_especifico))

if __name__== "__main__":
  main()

Informe um caractere: A
Você informou o caractere: A
O código ASCII correspondente é: 65

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# função principal do programa
def main():
  # vamos pedir para o usuário informar uma letra, símbolo ou pontuação
  caractere = input("Informe um caractere: ")
    
  # agora vamos obter o código ASCII correspondente
  codigo = ord(caractere)
    
  # e mostramos o resultado
  print("Você informou o caractere: {0}".format(caractere))
  print("O código ASCII correspondente é: {0}".format(codigo))
    
if __name__== "__main__":
  main()

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

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

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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 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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# uma list com nomes de pessoas
nomes = ['Carlos', 'Fabiana', 'Jorge']
print(nomes[0])
 
# uma list com valores inteiros
valores = [3, 7, 34, 0, 2]
print((valores[1] + valores[4]))
 
# uma lista vazia
lista = []
print(len(lista))

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Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
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# função principal do programa
def main():
  # uma list com nomes de pessoas
  nomes = list(['Carlos', 'Fabiana', 'Jorge'])
  print("O nome escolhido é", nomes[0])
  
if __name__== "__main__":
  main()