Objetivo: Avaliar desempenho do aluno sobre conhecimentos básicos de programação em linguagem python e visualização e análise de dados.
- Informações adicionais: A atividade é composta por 5 questões dissertativas sobre python e 5 questões sobre visualização e análise de dados.
- AO CONCLUIR A ATIVIDADE: ENVIAR APENAS O LINK DO REPOSITÓRIO GITHUB (ESPECIFICAR A BRANCH) PÚBLICO.
def numeros_impares(lista_numeros):
numeros_impares = [numero for numero in lista_numeros if numero % 2 != 0]
return numeros_impares
2. Escreva uma função que receba uma lista de números e retorne outra lista com os números primos presentes.
Para saber se um número é primo, verifique se ele é divisivel por algum inteiro até a sua raiz quadrada. Se existir algum número que a divisão tem resto = 0, ele não é primo.
def is_prime(numero):
if numero <= 1:
return False
for divisor in range(2, int(numero**0.5) + 1):
if numero % divisor == 0:
return False
return True
def numeros_primos(lista_numeros):
primos = [numero for numero in lista_numeros if is_prime(numero)]
return primos
3. Escreva uma função que receba duas listas e retorne outra lista com os elementos que estão presentes em apenas uma das listas.
def elementos_unicos(lista1, lista2):
elementos_unicos = []
conjunto_lista1 = set(lista1)
for elemento in lista2:
if elemento not in conjunto_lista1:
elementos_unicos.append(elemento)
for elemento in lista1:
if elemento not in set(lista2):
elementos_unicos.append(elemento)
return elementos_unicos
4. Dada uma lista de números inteiros, escreva uma função para encontrar o segundo maior valor na lista.
def segundo_maior(numeros):
if len(numeros) <= 1:
return None
maior_valor = max(numeros)
numeros.remove(maior_valor)
segundo_maior = max(numeros)
return segundo_maior
5. Crie uma função que receba uma lista de tuplas, cada uma contendo o nome e a idade de uma pessoa, e retorne a lista ordenada pelo nome das pessoas em ordem alfabética.
def ordenar_por_nome(pessoas): if not pessoas: return []
pessoas.sort(key=lambda pessoa: pessoa[0].upper()) return pessoas
import __________.pyplot as plt
import numpy as ___
fig, axs = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(5.5, 3.5), layout="constrained")
for ___ in range(2):
for ___ in range(2):
axs[row, col].annotate(f'axs[{row}, {col}]', (0.5, 0.5), transform=axs[row, col].transAxes, ha='center', va='center', ________=18, color='darkgrey')
fig.suptitle('__.subplots()')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, axs = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(5.5, 3.5), layout="constrained")
for row in range(2):
for col in range(2):
axs[row, col].annotate(f'axs[{row}, {col}]', (0.5, 0.5), transform=axs[row, col].transAxes, ha='center', va='center', size=18, color='darkgrey')
fig.suptitle('plt.subplots()')
import numpy as np
import __________ as mpl
import __________.______ as plt
x = np.________(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 100)
y = np.____(x)
__, __ = plt.subplots()
ax.____(_, _)
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
8. Utilizando pandas, como realizar a leitura de um arquivo CSV em um DataFrame e exibir as primeiras linhas?
import pandas as pd
dados = pd.read_csv('arquivo.csv')
print(dados.head())
9. Utilizando pandas, como selecionar uma coluna específica e filtrar linhas em um “DataFrame” com base em uma condição?
...
df_filtrado = df[df['Idade'] >= 30]
print(df_filtrado)
data.dropna(inplace=True)
data['Idade'].fillna(0, inplace=True)
data['column_name'].interpolate('linear', inplace=True)
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