Python ::: Dicas & Truques ::: Lista (List) |
Como excluir e retornar um item da lista Python baseado em seu índice usando a função pop()Quantidade de visualizações: 9520 vezes |
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Nesta dica mostrarei como é possível usar o método pop() do objeto List da linguagem Python para excluir e retornar um item de uma lista baseado em seu índice. Tudo que precisamos fazer é informar o índice do elemento a ser excluído e retornado. Veja o exemplo Python completo:
"""
Este exemplo mostra como excluir e retornar
um determinado item em uma lista
"""
def main():
# cria uma lista de inteiros
valores = [4, 23, 7, 1, 0, 54]
# imprime a lista
print(valores)
# remove um determinado item
# vamos remover o terceiro item (7)
valor = valores.pop(2)
print("Item removido:", valor)
# exibe a lista novamente
print(valores)
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: [4, 23, 7, 1, 0, 54] Item removido: 7 [4, 23, 1, 0, 54] É importante ficarmos atentos aos erros que podem ocorrer com chamadas à função pop(). Por exemplo, se a List estiver vazia, o seguinte erro será exibido: Exception has occurred: IndexError pop from empty list Se, por exemplo, fornecermos ao método pop() um índice inexistente, o seguinte erro ocorrerá: Exception has occurred: IndexError pop index out of range |
Java ::: Dicas & Truques ::: Data e Hora |
Como retornar a diferença de dias entre duas datas em Java - Datas e horas em JavaQuantidade de visualizações: 10735 vezes |
Algumas vezes precisamos obter a diferença de dias entre duas datas em Java. Esta dica mostra como isso pode ser feito usando dois objetos da classe Date. Veja que usamos o método parse() da classe SimpleDateFormat para construir as duas datas e o método getTime() da classe Date para obter a quantidade de milisegundos desde 1º de janeiro de 1970 GMT armazenada em cada um dos objetos Date. O resto é um cálculo matemático bem simples:
package arquivodecodigos;
import java.util.*;
import java.text.*;
public class Estudos{
public static void main(String args[]){
try{
// constrói a primeira data
DateFormat fm = new
SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy");
Date data1 = (Date)fm.parse("20/12/2019");
// constrói a segunda data
fm = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy");
Date data2 = (Date)fm.parse("25/01/2020");
// vamos obter a diferença em dias
long diff = data2.getTime() -
data1.getTime();
// exibe o resultado
System.out.println("Primeira data: " + data1.toString());
System.out.println("Segunda data: " + data2.toString());
System.out.println("Diferença em dias = "
+ diff / (1000 * 60 * 60 * 24));
}
catch(ParseException e){
System.out.println("Erro: " + e.getMessage());
}
}
}
Ao executarmos este código Java nós teremos o seguinte resultado: Primeira data: Fri Dec 20 00:00:00 BRST 2019 Segunda data: Sat Jan 25 00:00:00 BRST 2020 Diferença em dias = 36 |
Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Pandas Python Library |
Exercício Resolvido de Python Pandas - Como testar se um DataFrame do Pandas possui algum valor não informadoQuantidade de visualizações: 972 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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QGIS ::: PyQGIS API ::: Shapefiles, Camadas Vetoriais, Dados Vetoriais |
Como carregar um shapefile no QGIS usando o objeto QgsVectorLayer da PyQGIS APIQuantidade de visualizações: 863 vezes |
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Nesta dica mostrarei como podemos usar o objeto QgsVectorLayer da PyQGIS API para carregar um arquivo shapefile no QGIS e adicioná-lo como uma nova camada. O primeiro passo é fornecer a localização do arquivo shapefile (.shp), o nome para a nova camada e um data provider, que nesse caso é ogr. Depois de obtido o objeto QgsVector nós efetuamos uma chamada à função isValid() para verificar se a camada é válida. Esse procedimento deve ser sempre usado, pois assegura que os dados são válidos antes de continuar com a execução do código. Para finalizar nós usamos a função addMapLayer() do objeto QgsProject para adicionar a nova camada à coleção de camadas e a exibimos no mapa. Veja o código PyQGIS completo para o exemplo:
# vamos criar um novo objeto QgsVectorLayer com o local
# do nosso shapefile
camada = QgsVectorLayer("C:\\dados\\GO_Municipios_2022.shp",
"Municípios Estado de Goiás", "ogr")
# vamos testar se a camada é válida
if not camada.isValid():
print("Não foi possível carregar a camada %s" % camada.name())
else:
# vamos adicionar a camada à relação de camadas
QgsProject.instance().addMapLayer(camada)
Ao executarmos esse código PyQGIS no QGIS nós temos como resultado um mapa do Estado de Goiás com os seus 246 municípios. |
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