• Matéria: Informática
  • Autor: Anônimo
  • Perguntado 3 anos atrás

Você está desenvolvendo um trabalho acadêmico o qual envolve o desenvolvimento de um algoritmo em Python. O prazo de entrega termina em breve, e você está com último problema no código que precisa ser resolvido. Logo, para que você possa ser aprovado na disciplina, bastaria somente resolver este problema. No caso, você está tendo dificuldades em entender como usar um DataFrame do Pandas.

A partir das informações apresentadas, é correto afirmar que:

A É possível criar DataFrames a partir de duas listas no Python. Por outro lado, para criar um DataFrame a partir de um arquivo precisaremos, primeiro, converter o conteúdo do arquivo para estas duas listas.

B DataFrames possuem a finalidade principal de garantir que nós, desenvolvedores de algoritmos, visualizemos melhor os dados na tela.

C DataFrames tratam automaticamente todos os valores como sendo string. Isto permite uma compatibilidade com datas, textos e números.

D DataFrames são estruturas de dados que não fazem parte do Pandas, mas sim do NumPy.

E É possível ler DataFrames a partir de planilhas do Excel, tabelas em SQL, arquivos CSV, JSON e outros.


jdirafael: professor fd.p
jdirafael: nao acho nenhum lugar

Respostas

respondido por: emilymarialuz
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Resposta:

Letra E)

É possível ler DataFrames a partir de planilhas do Excel, tabelas em SQL, arquivos CSV, JSON e outros.

Explicação:

(Aula 01 – Tema 04)

respondido por: ruancastro15
0

O desenvolvimento de algoritmos utilizando dados em Python é algo muito  interessante, pois essa linguagem possuem bibliotecas especificadas para esse processo. A respeito da utilização da biblioteca Pandas, a alternativa correta é a letra E).

Qual a importância da biblioteca Pandas para a ciência de dados?

A ciência de dados é uma área da computação muito importante e a linguagem de programação Python é a mais utilizada para esse fim na atualidade, juntamente com a biblioteca Pandas.

É possível manipular dados de diversas fontes, como por exemplo, SQL, arquivos CSV, JSON, alimentando os dataframes.

Saiba mais sobre Python e dados: https://brainly.com.br/tarefa/47294993

#SPJ2

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