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Como usar o método read_csv() do Pandas da linguagem Python para carregar um dataset e retorná-lo como um DataFrame

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Quando estamos desenvolvendo soluções em Data Science ou Machine Learning, é comum precisarmos carregar dados contidos em arquivos .csv (nos quais os registros são separados por vírgulas ou ponto-e-vírgula). Para isso podemos usar o método read_csv() da biblioteca Pandas do Python.

Veja um exemplo no qual usamos o método read_csv() para carregar um dataset e depois exibir o DataFrame resultante. Para isso usaremos uma amostra de dados de empréstimos aprovados ou recusados. O arquivo .csv pode ser baixado aqui.

Eis o código:

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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
  dados = pd.read_csv("C:\\estudos_python\\emprestimos.csv",
   delimiter=";")

  # vamos mostrar o DataFrame resultante
  print(dados)

if __name__== "__main__":
  main()

Quando executarmos este código nós teremos um resultado parecido com:

    id nome       idade sexo renda valor parc pont ap
0    1 MIGUEL728   24    M   1800  12500  30   34   S
1    2 RAUL46      61    M   2300  10000  24   59   S
2    3 JONAS264    28    M    800  12500  36   59   N
3    4 LETICIA135  71    F   1800  10000  36   13   N
4    5 CARLOS931   60    F   4000   2000   6   10   N
.. ...   ...    ...  ...    ...    ...   ...   ... ..
9   96 ANGELA391   91    F   4000  12500  12   33   N
96  97 PEDRO764    50    M  10200   2500  12    1   N
97  98 ADRIANA175  41    F   4000   2000  36   77   S
98  99 ROSA666     42    F   1800  20000  24   74   N
99 100 SARA653     36    F    970  11000  12   42   N

[100 rows x 9 columns]


Note que aqui nós temos uma amostra de 100 registros e cada registro possui 9 colunas. Se você quiser ver todos os 100 registros, troque a linha:

print(dados)

por

print(dados.to_string())

Para finalizar, note que forneci ";" como delimitador para o método read_csv().

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Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Exercícios Resolvidos de Python - Criando dois vetores de inteiros de forma que a soma dos elementos individuais de cada vetor seja igual a 30

Quantidade de visualizações: 749 vezes
Pergunta/Tarefa:

Considere os seguintes vetores:

# dois vetores de 5 inteiros cada
a = [50, -2, 9, 5, 17]
b = [0 for x in range(5)]
Escreva um programa Python que preencha o segundo vetor de forma que a soma dos respectivos elementos individuais de cada vetor seja igual a 30.

Sua saída deverá ser parecida com:

Valores no vetor a: 50   -2   9   5   17   
Valores no vetor b: -20   32   21   25   13
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício usando Python:

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# método principal
def main():
  # dois vetores de 5 inteiros cada
  a = [50, -2, 9, 5, 17]
  b = [0 for x in range(5)]
    
  # vamos preencher o segundo vetor de forma que a soma dos
  # valores de seus elementos seja 30
  for i in range(len(a)):
    b[i] = 30 - a[i]
    
  # vamos mostrar o resultado
  print("Valores no vetor a: ", end="")
  for i in range(len(a)):
    print("{0}  ".format(a[i]), end="") 
    
  print("\nValores no vetor b: ", end="")
  for i in range(len(b)):
    print("{0}  ".format(b[i]), end="") 
  
if __name__== "__main__":
  main()



Python ::: Dicas & Truques ::: Strings e Caracteres

Como contar as ocorrências de uma substring em uma string Python usando a função count()

Quantidade de visualizações: 9900 vezes
Em várias ocasiões nós precisamos obter a quantidade de vezes que parte de uma palavra é encontrada em outra palavra, frase ou texto, ou seja, uma substring dentro de uma string. Para isso nós podemos usar o método count() da linguagem Python. Veja sua assinatura:

count(substring[, início[, fim]])
Se o início for definindo, a busca inicia a partir do índice informado (começando em 0). Se o argumento fim for informado, então a busca começa em ínicio e termina no índice fim.

Veja um código Python completo para este exemplo:

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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():
  frase = "Gosto de Python porque Python é muito bom"
 
  # conta as ocorrências de "Python"
  print("\"Python\" ocorreu", frase.count("Python"), "vezes.")
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

"Python" ocorreu 2 vezes.


Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Matemática e Estatística

Python para estatística - Como calcular a mediana de um conjunto de valores usando o método median() da biblioteca NumPy da linguagem Python

Quantidade de visualizações: 16349 vezes
A mediana (Md) representa o valor central de um conjunto de dados. Para encontrá-la, é necessário colocar os valores em ordem crescente ou decrescente.

Quando o número elementos de um conjunto é par, a mediana é encontrada pela média dos dois valores centrais. Assim, esses valores são somados e divididos por dois.

Veja a seguinte figura:



A biblioteca NumPy do Python nos oferece o método median(), que recebe um vetor de valores númericos (inteiro ou decimais) e retorna a mediana deles. Veja um exemplo com os primeiros valores da figura (um conjnto ímpar):

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# importamos a biblioteca NumPy
import numpy

def main():
  # valores a serem observados
  valores = [2, 2, 3, 7, 8, 9, 9]

  # vamos obter a mediana
  mediana = numpy.median(valores)

  # vamos mostrar o resultado
  print("A mediana dos valores é:", mediana)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executarmos este código nós teremos o seguinte resultado:

A mediana dos valores é: 7.0

Veja agora o exemplo usando o segundo grupo de valores da imagem (conjunto par):

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# importamos a biblioteca NumPy
import numpy

def main():
  # valores a serem observados
  valores = [1, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 7]

  # vamos obter a mediana
  mediana = numpy.median(valores)

  # vamos mostrar o resultado
  print("A mediana dos valores é:", mediana)

if __name__== "__main__":
  main()

O resultado da execução desse código será:

A mediana dos valores é: 5.5

É importante observar que o método median() da NumPy não exige que os valores estejam ordenados. A própria função se encarrega dessa tarefa.


Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python

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