Revisão Ciência de dados

O que o método dtypes() no Pandas exibe quando usado em um DataFrame?

• O número de linhas

• Os tipos de variáveis

• A memória utilizada

• O número de valores nulos

Qual método você usaria para obter informações mais detalhadas sobre um DataFrame, como o número de colunas, tipos de variáveis, número de registros não nulos e uso de memória?

• dtypes()

• info()

• head()

• unique()

Preencha o espaço em branco: O método head() no Pandas, por padrão, exibe apenas os primeiros _____ elementos da lista.

• cinco (5)

• dez (10)

• três (3)

• sete (7)

Qual é o propósito da função unique() no Pandas?

• Retornar os valores únicos de uma Série ou coluna em um DataFrame, listando todos os valores distintos dentro de um conjunto de dados.

• Ordenar os valores em um DataFrame em ordem crescente.

• Remover todos os valores nulos de um DataFrame.

• Agrupar dados com base em uma coluna específica.

Qual método você usaria para obter um resumo estatístico (média, desvio padrão, mínimo e máximo) da coluna 'idade' em um DataFrame?

• unique()

• describe()

• head()

• dtypes()

Preencha o espaço em branco: Para especificar o nome das colunas em um DataFrame, usamos o parâmetro ________ em pd.DataFrame.

• columns

• index

• data

• dtype

O comando tipos_de_dados.columns.name = 'Variáveis' altera o título da coluna para 'Variáveis'.

• Verdadeiro

• Falso

Qual é o tipo de saída do comando type(tipo_de_imovel) quando tipo_de_imovel = dados['Tipo']?

• pandas.core.series.Series

• numpy.ndarray

• str

• list

Qual é o propósito do método drop_duplicates() no pandas conforme descrito na folha de exercícios?

• Agrupar todos os tipos existentes de propriedades na série removendo entradas duplicadas.

• Ordenar a série em ordem crescente.

• Preencher valores ausentes na série com zeros.

• Converter todos os tipos de dados na série para strings.

Qual dos seguintes trechos de código redefine corretamente o índice do DataFrame tipos_imovel após remover duplicatas?

• tipos_imovel.index = range(tipos_imovel.shape[0])

• tipos_imovel.reset_index(drop=True)

• tipos_imovel.index = range(0, tipos_imovel.shape[1])

• tipos_imovel.index = tipos_imovel.shape[0]