Question

1) Utilizando o Python Jupyter-Notebook, crie um DataFrame dinâmico com a seguinte estrutura e dados: Código Produto Peso em Gramas Categoria Valor 01 Sabão em Pó 1000 Limpeza 18,00 02 Margarina 500 Alimentos 7,00 03 Chocolate em Pó 500 Alimentos 12,00 04 Arroz 5000 Alimentos 19,00 05 Agua Sanitária 2000 Limpeza 23,00 a) Organize os dados em Ordem Alfabética. B) Note que o separador decimal da coluna "Valor" é virgula. Corrija este problema. C) Calcule a média dos valores para os dados apresentados. D) Selecione os registros com menor valor. E) Selecione os registros com Categoria igual a "Limpeza" f) Selecione os registros com Peso menor que 2000 e maior que 500 gramas

Answer 1

Para realizar essas atividades no Jupyter-Notebook, primeiramente os dados devem ser organizados em um dicionário para que, em seguida, sejam convertidos para o formato DataFrame. Nesse formato, podem ser executadas as operações que da biblioteca pandas nos dados nesse formato. A seguir estão as operações solicitadas na questão.

Operações em DataFrame usando Jupyter-Notebook

Abaixo sequem as operações, em linguagem Python e usando a biblioteca pandas a serem criadas no Jupyter-Notebook solicitadas no problema.

Primeiramente é necessário carregar as bibliotecas e criar um dicionário com esses dados conforme a seguir:

import pandas as pd

import numpy as np

data = {"Código":['01', '02', '03', '04', '05'],

       "Produto":['Sabão em Pó', 'Margarina', 'Chocolate em Pó', 'Arroz', 'Agua Sanitária'],

       "Peso em Gramas":['1000', '500', '500', '5000', '2000'],

       "Categoria":['Limpeza', 'Alimentos', 'Alimentos', ' Alimentos', 'Limpeza'],

       "Valor":['18,00', '7,00', '12,00', '19,00', '23,00']}

Logo depois, criar um dataframe com eles:

df = pd.DataFrame(data)

A)Ordenação por produto: df.sort_values(by='Produto',ascending=True)

Ordenação por categoria: df.sort_values(by='Categoria',ascending=True)

B) Correção dos valores com "," para ".": df["Valor"]=df["Valor"].map(lambda v: v.replace(",","."))

C)Cálculo da média dos valores:

Conversão dos valores para Float

df["Valor"]=df["Valor"].astype(float)

Cálculo da média:

df["Valor"].mean()

D)Seleção dos registros com o menor valor:

df[df["Valor"] == df["Valor"].min()]

E)Seleção dos registros da categoria Limpeza: df[df["Categoria"]=="Limpeza"]

F)Seleção dos registros com peso maior que 200 e menor que 5000 gramas:

Conversão dos valores de peso para int:

df["Peso em Gramas"]=df["Peso em Gramas"].astype(int)

Selecão dos valores:

df[(df["Peso em Gramas"]>500)&(df["Peso em Gramas"]<2000)]

Para aprender mais sobre o uso de dataframe no Python, clique no link: https://brainly.com.br/tarefa/53411285

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