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- Carga e Inspeção dos Dados
1.4. Calcule o número total de linhas e colunas do DataFrame.
1.4. Calcule o número total de linhas e colunas do DataFrame.
Passo 1
Beleza, vamos lá! O que a gente tem aqui é um exercício que pede para a gente calcular o número total de linhas e colunas de um DataFrame. Isso faz parte da matéria de Inspeção de Dados, que é útil pra gente entender melhor os dados com que estamos trabalhando. Para resolver isso, vamos precisar saber usar a biblioteca pandas no Python, que é super poderosa para manipulação de dados.
Passo 2
Primeiro, a gente precisa importar a biblioteca pandas. Sem ela, a gente não consegue manipular o DataFrame. Geralmente, a gente importa pandas com o apelido
pd
pra facilitar na hora de escrever o código.import pandas as pd
Passo 3
Depois de importar o pandas, a gente precisa carregar o DataFrame. Supondo que já tenhamos um arquivo, como um CSV, a gente pode usar a função
read_csv
para ler os dados.df = pd.read_csv('caminho_do_seu_arquivo.csv')
Passo 4
Agora, para calcular o número total de linhas e colunas do DataFrame, usamos o atributo
shape
do pandas. Esse atributo retorna uma tupla com dois valores: o primeiro é o número de linhas e o segundo, o número de colunas.numero_de_linhas = df.shape[0]
numero_de_colunas = df.shape[1]
Aqui,
df.shape[0]
nos dá o total de linhas, e df.shape[1]
nos dá o total de colunas.Passo 5
Por último, vamos imprimir esses valores para ver o resultado.
print(f"O DataFrame tem {numero_de_linhas} linhas e {numero_de_colunas} colunas.")
Resposta
O DataFrame tem X linhas e Y colunas.
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(b) Cual é a probabilidade de nesse grupo não irem bebés com menos de um ano?
(b) Cual é a probabilidade de nesse grupo não irem bebés com menos de um ano?
Considere o vetor aleatório
onde
representa o número de consultas por minuto em um site de internet, e
o número de vendas por minuto no site. A função de probabilidade conjunta é dada na tabela: (2 pts)
|
Y | ||||
---|---|---|---|---|---|
0 | 1 | 2 | 3 | ||
X | 0 | 0,4 | 0 | 0 | 0 |
1 | 0,15 | 0,10 | 0 | 0 | |
2 | 0,08 | 0,05 | 0,02 | 0 | |
3 | 0,04 | 0,02 | 0,02 | 0 | |
4 | 0,02 | 0,02 | 0,01 | 0,01 | |
5 | 0,01 | 0,01 | 0,02 | 0,02 |
(d) As variáveis são independentes? Justifique.
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1.5. Verifique se existem valores ausentes em alguma coluna e exiba o resultado.
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1.1. Carregue um arquivo CSV chamado dados.csv em um DataFrame chamado df e exiba as primeiras cinco linhas.