"""
  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()

Exception has occurred: IndexError
pop from empty list

Exception has occurred: IndexError
pop index out of range

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());
    }
  } 
}

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

# 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()

# 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)